​​在Python中高效读取文件的特定行，可通过四种核心方法实现：readlines()索引定位、seek()指针跳转、itertools.islice()迭代切片以及NumPy结构化读取。​​ 其中，readlines()适合小文件快速定位，seek()擅长大文件精准跳转，islice()优化内存占用，而NumPy则针对带分隔符的数据文件。

1. ​​readlines()与下标结合​​
   适用于小文件，一次性读取所有行到列表，通过索引直接访问目标行（如lines[2]获取第3行）。注意内存消耗问题，避免处理超大文件时崩溃。

2. ​​seek()和readline()指针控制​​
   通过seek()移动文件指针到指定字节位置（如第51行开头），配合readline()读取。适合已知行偏移的大文件，但需手动计算行起始位置。

3. ​​itertools.islice()迭代切片​​
   使用生成器特性逐行迭代，仅加载目标行范围（如islice(f, 2, 3)读取第3行）。内存效率高，推荐处理大文件或需批量读取连续行时使用。

4. ​​NumPy结构化读取​​
   通过np.loadtxt()指定skiprows和max_rows参数跳过无关行（如读取CSV第3行）。适合带分隔符的数值文件，但依赖第三方库。

​​总结​​：根据文件大小和格式选择合适方法——小文件用readlines()，大文件优先islice()或seek()，结构化数据选NumPy。注意异常处理与资源释放，确保代码健壮性。