mindspore.dataset.TextFileDataset

.. py:class:: mindspore.dataset.TextFileDataset(dataset_files, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)

    读取和解析文本文件构建数据集。生成的数据集有一个数据列：`[text]`，类型为string。

    参数：
        - **dataset_files** (Union[str, list[str]]) - 数据集文件路径，支持单文件路径字符串、多文件路径字符串列表或可被glob库模式匹配的字符串，文件列表将在内部进行字典排序。
        - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值： ``None`` ，读取所有样本。
        - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值： ``None`` ，使用全局默认线程数(8)，也可以通过 :func:`mindspore.dataset.config.set_num_parallel_workers` 配置全局线程数。
        - **shuffle** (Union[bool, :class:`~.dataset.Shuffle`], 可选) - 每个epoch中数据混洗的模式，支持传入bool类型与枚举类型进行指定。默认值： ``Shuffle.GLOBAL`` 。
          如果 `shuffle` 为 ``False`` ，则不混洗，如果 `shuffle` 为 ``True`` ，等同于将 `shuffle` 设置为 ``mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL`` 。
          通过传入枚举变量设置数据混洗的模式：

          - ``Shuffle.GLOBAL`` ：混洗文件和样本。
          - ``Shuffle.FILES`` ：仅混洗文件。

        - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数。默认值： ``None`` 。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
        - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号。默认值： ``None`` 。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
        - **cache** (:class:`~.dataset.DatasetCache`, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/r2.3.0rc1/dataset/cache.html>`_ 。默认值： ``None`` ，不使用缓存。

    异常：
        - **ValueError** - `dataset_files` 参数所指向的文件无效或不存在。
        - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
        - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
        - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
        - **ValueError** - 如果 `shard_id` 取值不在[0, `num_shards` )范围。

    教程样例：
        - `使用数据Pipeline加载 & 处理数据集
          <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.3.0rc1/api_python/samples/dataset/dataset_gallery.html>`_