Python中如何使用_load()函数读取和解析数据文件。

在Python中，可以使用_load()函数来读取和解析数据文件。_load()函数是Python的内置函数，用于将数据文件加载到内存中，并解析成Python对象。下面是一个使用_load()函数读取和解析数据文件的例子：

假设有一个名为"data.txt"的数据文件，其内容如下：

John,30,New York
Alice,25,Boston
Michael,35,Chicago

要读取和解析该数据文件，可以使用以下代码：

import csv

# 打开数据文件
with open("data.txt", "r") as file:
    # 使用csv模块读取数据文件
    reader = csv.reader(file)
    
    # 迭代读取每一行数据
    for row in reader:
        # 输出每一行数据
        print(row)

运行上述代码，将会输出以下内容：

['John', '30', 'New York']
['Alice', '25', 'Boston']
['Michael', '35', 'Chicago']

通过以上代码，我们使用了Python的csv模块中的reader函数来读取数据文件。csv.reader()函数将数据文件解析成一个迭代器对象，可以通过迭代器来访问每一行的数据。在每一行数据中，各个字段之间使用逗号进行分隔。

在实际开发中，根据数据文件的类型和格式的不同，可能需要使用不同的模块或工具来读取和解析数据文件，例如：pandas库、json库、xml库等等。因此，在使用_load()函数时，需要根据具体的数据文件类型和格式来选择相应的模块或工具进行处理。