一 作业点回顾
1 判断对象是否属于某个类 对应题：比如 列表有个数字，但是循环列表就判断长度，用len 会报错。 因为int不支持len ，所以先判断 属于某类，再进行if判断。
# isinstance(对象，类名) 判断变量输入的对象是否是属于这个类 # 方法1： temp = [11, 22, "", " ", []] print(isinstance(temp, (str, list, tuple))) # 一旦对象属于这个后面元组的类中的任何一个 就返回true # 方法2： a = type(temp) is list print(a)
二 函数 参数引用 知识点
写在前面：
python中 函数传参，传引用 ，形参其实是指针映射到 实际参数的的内存地址中的。一旦更改形参对应的值，实际参数也会改。
而 java c# 是可以改的，形参 实际参数都 生成一份数据 ，这个功能要想完成只需在 形参处 加一个ref out /再创建一份值
python 函数形参 是指针向实际参数的。
python中 直接 copy一份就行
函数参数 引用 1 ：修改 或删除形参的 值 ，实际参数值也变化
函数调用，而实际参数传入的是一个列表， 这样就是 形式参数args = 实际参数li = [1,2] 由下图表示
def func(args): type(args) print(type(args)) args.append(123) print(args) li = [1, 2] func(li) print(li)
删除 也删除 其实 li = [] args=li 原理一样 def func(args): del args[2:] li=[1,2,3,4] a=func(li) print(li) #结果[1, 2]
函数 参数引用2 ： 形式参数 赋值 另开辟内存
尽管 传入实际参数 li 使得 args =li ，但是 函数主体 args=123 重新赋值 相当于args重新开辟了一段 内存空间，而原li还是原来的值 如果是同一个变量名 重新赋值，原来占用内存的那个 变量空间 python会定时回收
赋值 尽管 函数调用时候 args=li 但是重新赋值，等于申请了新的内存空间。 def func(args): args=123 li=[1,2,3,4] a=func(li) print(li) #结果 [1,2,3,4]
三 lambda 匿名函数
# lambda 匿名函数 def f1(ar1, ar2): return ar1 + ar2 f2 = lambda ar3, ar4: ar3 + ar4 ret = f2(3, 4) print(ret)
学习条件运算时，对于简单的 if else 语句，可以使用三元运算来表示，即：
1 # 普通条件语句 2 if 1 == 1: 3 name = 'wupeiqi' 4 else: 5 name = 'alex' 6 7 # 三元运算 8 name = 'wupeiqi' if 1 == 1 else 'alex'
对于简单的函数，也存在一种简便的表示方式，即：lambda表达式
1 # ###################### 普通函数 ###################### 2 # 定义函数（普通方式） 3 def func(arg): 4 return arg + 1 5 6 # 执行函数 7 result = func(123) 8 9 # ###################### lambda ###################### 10 11 # 定义函数（lambda表达式） 12 my_lambda = lambda arg : arg + 1 13 14 # 执行函数 15 result = my_lambda(123)
四 python的内置函数
注：查看详细猛击这里
1 大部分函数
abs()返回一个数字的绝对值。如果给出复数，返回值就是该复数的模。
>>>print abs(-100) 100 >>>print abs(1+2j) 2.2360679775
1 # 内置函数： 2 # 1 abs() 绝对值 3 a = 123 4 b = -123 5 print(abs(a)) 6 print(abs(b))
all() 所有为真才为真，只要有一个假就是假
判断假的条件：
任何一种都为假： 0 None 空值（字符串 列表 元组 字典）
li = [1, 2, 3, "", False] print(all(li))
any（） 一个为真就为真 同all相反，只有有真就返回True 真： 非0 非None 非空
1 li = [1, 2, 3, "", False] 2 print(any(li))
ascii（） 用法：ascii（对象） ===去类中找 __repr__ 方法，获取返回值
1 class Foo(object): 2 def __repr__(self): 3 return "hello repr" 4 5 6 li = Foo() 7 n = ascii(li) 8 print(n)
bin oct int hex 二进制 八进制 十进制 十六进制
1 # bin() 可以将 八 十 十六 进制 转换成二进制 2 print(bin(10), bin(0o13), bin(0x14)) 3 # oct() 可以将 二 十 十六 进制 转换为八进制 4 print(oct(10), oct(0b101), oct(0x14)) 5 # int() 可以将 二 八 十六进制转换为十进制 6 print(int(0o13), int(0b101), int(0x14)) 7 # hex() 可以将 二 八 十 进制转换为十六进制 8 print(hex(0b101), hex(110), hex(0o12))
bool 判断真假
看到上面的结果了没？是True。突然记起Python中除了''、""、0、()、[]、{}、None为False之外，其他的都是True。也就是说上面的'False'就是一个不为空的字符串，所以结果就为True了
1 >>> bool('False') 2 True
True。
# 7 bytes bytearray 字节列表
byte在前面已经介绍过了 bytes('str',encoding='')
bytearray([source[, encoding[, errors]]])
1 返回一个新的字节数组。bytearray类型是一个可变的整数序列，整数范围为0 <= x < 256（即字节）。 它有可变序列的大多数方法，参见Mutable Sequence Types，同时它也有str类型的大多数方法，参见String Methods。 2 3 source参数可以以不同的方式来初始化数组，它是可选的： 4 5 如果是string，必须指明encoding（以及可选的errors）参数；bytearray()使用str.encode()将字符串转化为字节数组。 6 如果是integer，生成相应大小的数组，元素初始化为空字节。 7 如果是遵循buffer接口的对象，对象的只读buffer被用来初始化字节数组。 8 如果是iterable，它的元素必须是整数，其取值范围为0 <= x < 256，用以初始化字节数组。 9 如果没有参数，它创建一个大小为0的数组。
>>> a = bytearray(3) >>> a bytearray(b'\x00\x00\x00') >>> a[0] >>> a[1] >>> a[2] >>> b = bytearray("abc") >>> b bytearray(b'abc') >>> b[0] >>> b[1] >>> b[2] >>> c = bytearray([1, 2, 3]) >>> c bytearray(b'\x01\x02\x03') >>> c[0] >>> c[1] >>> c[2] >>> d = bytearray(buffer("abc")) >>> d bytearray(b'abc') >>> d[0] >>> d[1] >>> d[2]
chr ord 转换 ascii对应的字符与十进制整数转换 可以百度 ascii 对照表
1 c = chr(65) 2 i = ord("A") 3 print(c, i)
打印 字母 数字
# 随机验证码 程序： # 65 -90 A - Z # 而 random.randrange(num1,num2) 大于等于num1 小于num2 的随机数 import random tmp = "" for i in range(6): num = random.randrange(0, 4) # 0-3 随机 if num == 2 or num == 3: # 随机数字时候 赋值随机数字 rad1 = random.randrange(0, 9) rad1 = str(rad1) #转换字符串 tmp += rad1 #字符串拼接 else: rad2 = random.randrange(65, 91) rad2 = chr(rad2) tmp += rad2 print("本次验证码：", tmp)
我自己写的验证码 数字 大小写字母
import random
print(random.random())
print(random.randint(1, 2)) # 返回列表的值[1,2] 因此 start 和end 都能访问到
'''
def randint(self, a, b):
"""Return random integer in range [a, b], including both end points.
"""
return self.randrange(a, b+1)
'''
print(random.randrange(1, 10)) # randrange(self, start, stop=None, step=1, _int=int)
temp =""
flag = 1
for i in range(6):
num = random.randint(65,90)
for n in range(4):
if len(temp) >= 6:
flag = 0
break
x = random.randint(0,9)
if x < n:
temp += str(x)
elif x == n:
#temp += chr(num).swapcase() # 大写变小写，小写变大写到
temp += chr(num).lower() # 大写变小写，小写变大写到
if len(temp) >= 6:
flag = 0
break
if flag == 0:
break
temp += chr(num)
print(temp)
callable(object)
检查某个对象是否可以被执行 即 对象（）
__call__()方法，则它们也是可调用的。
# 10 classmethod 后面讲 重要
# 11 compile 编译 默认读文件都是字符串，经过编译变成代码
#!usr/bin/env python #coding:utf-8 namespace = {'name':'wupeiqi','data':[18,73,84]} code = '''def hellocute():return "name %s ,age %d" %(name,data[0],) ''' func = compile(code, '<string>', "exec") exec func in namespace result = namespace['hellocute']() print result
hasattr getattr delattr 反射 后面单独讲
# hasattr() getattr() delattr() # >>> hasattr(list, 'append') # True # >>> hasattr(list, 'add') # False
# 12 complex 复数
创建一个复数，它的值为real + imag*j；或者将一个字符串／数字转化成一个复数。如果第一个参数是个字符串，它将被解释成复数，同时函数不能有第二个参数。
第二个参数不能是字符串。每个参数必须是数值类型（包括复数）。如果imag被忽略，它的默认值是0，这时该函数就像是int()，long()和float()这样的数值转换函数。
如果两个参数都被忽略，返回0j。 注意 当从字符串转化成复数的时候，字符串中+或者-两边不能有空白。例如，complex('1+2j')是可行的，但complex('1 + 2j')会抛出ValueError异常。 在Numeric Types — int, float, long, complex中有对复数的描述。
# dir 显示类的方法
如果有参数，尝试返回参数所指明对象的合法属性的列表。
dir()报告对象属性的方式。
__getattr__()，结果还有可能是不准确的。
dir()行为也不同，因为它尝试产生相关的而不是完整的信息：
- 如果对象是模块对象，列表包含模块的属性名。
- 如果对象是类型或者类对象，列表包含类的属性名，及它的基类的属性名。
- 否则，列表包含对象的属性名，它的类的属性名和类的基类的属性名。
例如：
1 >>> import struct 2 >>> dir() # show the names in the module namespace 3 ['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'struct'] 4 >>> dir(struct) # show the names in the struct module 5 ['Struct', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', 6 '__package__', '_clearcache', 'calcsize', 'error', 'pack', 'pack_into', 7 'unpack', 'unpack_from'] 8 >>> class Shape(object): 9 def __dir__(self): 10 return ['area', 'perimeter', 'location'] 11 >>> s = Shape() 12 >>> dir(s) 13 ['area', 'perimeter', 'location']
注意
例如，如果参数是一个类，那么元类属性就不会出现在结果中。
# 14 divmod（10,3） 显示商和余数
# 分页 ：余数大于0 商+1 为页数
在长整数除法中，传入两个数字（非复数）作为参数，返回商和余数的二元组。
对于混合的操作数类型，应用二元算术运算符的规则。对于普通整数或者长整数，结果等同于(a // b, a % b)。对于浮点数结果是(q, a % b)，q一般是math.floor(a / b)，但也可能比那小1。
不管怎样，q * b + a % b非常接近于a，如果a % b非0，它和b符号相同且0 <= abs(a % b) < abs(b)。
# 15 enumerate 序列
enumerate(sequence, start=0)
next()方法返回一个元组，它包含一个计数（从start开始，默认为0）和从sequence中迭代得到的值：
1 >>> seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter'] 2 >>> list(enumerate(seasons)) 3 [(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')] 4 >>> list(enumerate(seasons, start=1)) 5 [(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]
等同于：
def enumerate(sequence, start=0): n = start for elem in sequence: yield n, elem n += 1
# 16 eval # 字符串 转算 执行表达式 有返回值
eval(expression[, globals[, locals]])
如果有局部变量，locals可以是任何映射类型对象。
改变于版本2.4：在此之前locals需要是个字典。
例子：
>>> x = 1 >>> print eval('x+1') 2
a = "1 + 3"
n = eval(a)
print(n)
ret = eval("a+60", {"a": 88})
print(ret)
None。
execfile()。
ast.literal_eval()，该函数能安全演算只含字面量的表达式的字符串。
# 17 exec 将字符串 执行 complie 编译功能 结合是 模板引擎
exec("for i in range(3):print(i)")
# 18 filter map reduce # filter(函数，可迭代的对象）
1 def f1(x): 2 if x >22: 3 return True 4 else: 5 return False 6 ret = filter(f1,[11,22,33]) 7 # 默认处理结果返回是一个类，需要迭代打印，因为浪费内存。 可以用next迭代取值。 或者for循环 循环依次取出 8 print(next(ret))
print(list(ret))
1 #filter 实现 2 def myfilter(fuc,seq): 3 new_li = [] 4 for i in seq: 5 #print(i) 6 ret = fuc(i) 7 if ret: 8 new_li.append(i) 9 return new_li 10 def f1(x): 11 if x > 22: 12 return True 13 else: 14 return False 15 li = [11,22,33,44] 16 new=myfilter(f1,li) 17 print(new)
filter(function, iterable)
None，使用特性函数，即为假的iterable被移除。
注意，在function不为None的情况下， filter(function, iterable) 等同于 [item for item in iterable if function(item)]； 否则等同于 [item foritem in iterable if item]（function为None）。
# filter中 lambda 函数替换 函数f1
1 ret1 = filter(lambda x:x>22,[11,22,33,44]) 2 print(list(ret1))
# map map(函数，可迭代的对象
1 # map 实现 2 def mymap(fuc,seq): 3 n_li = [] 4 for i in seq: 5 n_i=fuc(i) 6 n_li.append(n_i) 7 # print(n_li) 8 return n_li 9 def f2(x): 10 return x+10 11 li = [11,22,33,44] 12 13 ret = mymap(f2,li) 14 print(ret)
1 def f1(x): 2 if x >22: 3 return True 4 else: 5 return False 6 ret1 = map(f1,[11,22,33,44]) 7 print(list(ret1)) 8 结果是：[False, False, True, True] 9 10 ret1 = map(lambda x:x+22,[11,22,33,44]) 11 print(list(ret1)) 12 结果是：[33, 44, 55, 66]
# format 格式化 字符串拼接+ 性能低
后面讲
# globals（） 获取所有的全局变量
#local（） #获取所有局部变量
# hash（对象） 获取对象hash 内存优化
# iter 迭代器 后面讲
obj = iter([11,22,33,44]) ret = next(obj) print(ret)
# yield 生成器
后面讲
# max 最大 min
li = [11,22,33,44]
max(li)
# pow求次方
a= pow(2,10) print(a)
# repr() === ascii()
# round 四舍五入
round()方法返回 x 的小数点四舍五入到n个数字。
语法 以下是round()方法的语法： round( x [, n] ) 参数 x --这是一个数值表达式 n --这也是一个数值表达式 返回值 该方法返回 x 的小数点四舍五入到n个数字 例子 下面的例子显示了round()方法的使用 #!/usr/bin/python print "round(80.23456, 2) : ", round(80.23456, 2) print "round(100.000056, 3) : ", round(100.000056, 3) print "round(-100.000056, 3) : ", round(-100.000056, 3) 当我们运行上面的程序，它会产生以下结果： round(80.23456, 2) : 80.23 round(100.000056, 3) : 100.0 round(-100.000056, 3) : -100.0
# slice 对象切片
在python中，list, tuple以及字符串等可以遍历访问的类型都可以应用slice访问。slice本身的意思是指切片，在这些可以遍历访问的类型中截取其中的某些部分。
#sum 求和
sum(iterable[, start])
iterable的元素通常是数字，start值不允许是一个字符串。
itertools.chain()。
其实sum()的参数是一个list 例如： sum([1,2,3]) sum(range(1,11)) 还有一个比较有意思的用法 a = range(1,11) b = range(1,10) c = sum([item for item in a if item in b]) print c 输出： 45
# supper 找到父类
super
(
type[, object-or-type])
getattr() 一样。而它自己的 类型则被忽略
# vars 对象的变量个数
# zip 拉链 将两个列表合起来，做成一个列表，元素为数组
>>> a = range(5,10) >>> a [5, 6, 7, 8, 9] >>> b =(1,5) >>> b (1, 5) >>> b =range(1,5) >>> b [1, 2, 3, 4] >>> b.append(0) >>> b [1, 2, 3, 4, 0] >>> zip(a,b) [(5, 1), (6, 2), (7, 3), (8, 4), (9, 0)] >>> b.pop() 0 >>> b [1, 2, 3, 4] >>> a [5, 6, 7, 8, 9] >>> zip(a,b) [(5, 1), (6, 2), (7, 3), (8, 4)]
sort 函数
sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])
依据iterable中的元素返回一个新的列表。
可变的序列类型一节描述）。
None。
None（直接比较元素）。
True，那么列表元素以反向比较排序。
functools.cmp_to_key()来转换旧式的cmp函数为key函数。
Sorting HowTo。
>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4]) [1, 2, 3, 4, 5] >>> a = [5, 2, 3, 1, 4] >>> a.sort() >>> a [1, 2, 3, 4, 5] sorted 默认值对列表排序故字典只对key排序 >>> sorted({1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'}) [1, 2, 3, 4, 5] key 函数 >>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower) ['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This'] lambda >>> student_tuples = [ ('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10), ] >>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2]) # sort by age [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)] The same technique works for objects with named attributes. For example: >>> class Student: def __init__(self, name, grade, age): self.name = name self.grade = grade self.age = age def __repr__(self): return repr((self.name, self.grade, self.age)) def weighted_grade(self): return 'CBA'.index(self.grade) / float(self.age) >>> student_objects = [ Student('john', 'A', 15), Student('jane', 'B', 12), Student('dave', 'B', 10), ] >>> sorted(student_objects, key=lambda student: student.age) # sort by age [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)] 更多详见 https://wiki.python.org/moin/HowTo/Sorting/
五 open() 函数 处理文件，单独拿出来讲解
open函数，该函数用于文件处理
操作文件时，一般需要经历如下步骤：
- 打开文件
- 操作文件
一、打开文件
文件句柄 = open('文件路径', '模式')
打开文件时，需要指定文件路径和以何等方式打开文件，打开后，即可获取该文件句柄，日后通过此文件句柄对该文件操作。
1 文件句柄 = open('文件路径','打开模式')
文件句柄相当于于变量名，文件路径可以写为绝对路径也可以写为相对路径。
文件句柄可以循环 每次1行
for line in 文件句柄：
文件句柄.write("新文件")
打开文件的模式有：
- r ，只读模式【默认】
- w，只写模式【不可读；不存在则创建；存在则清空内容；】
- x， 只写模式【不可读；不存在则创建，存在则报错】
- a， 追加模式【不可读； 不存在则创建；存在则只追加内容；】
"+" 表示可以同时读写某个文件
- r+， 读写【可读，可写】
- w+，写读【可读，可写】
- x+ ，写读【可读，可写】
- a+， 写读【可读，可写】
"b"表示以字节的方式操作
- rb 或 r+b
- wb 或 w+b
- xb 或 w+b
- ab 或 a+b
注：以b方式打开时，读取到的内容是字节类型，写入时也需要提供字节类型
文件 hello.txt Hello Word! 123 abc 456 abc 789 abc 刘建佐 代码 ： f = open("hello.txt",'rb') # 用到b模式的时候 就不能跟 编码了。 data = f.read() f.close() print(data) 输出 C:\Python35\python3.exe E:/py_test/s5/open.py b'Hello Word!\r\n123\r\nabc\r\n456\r\nabc\r\n789\r\nabc\r\n\xe5\x88\x98\xe5\xbb\xba\xe4\xbd\x90'
python open函数 r 和rb区别
下面着重讲解下用"+" 同时读写某个文件的操作
# r+形式 写的时候在末尾追加，指针移到到最后
# 大家一定要清楚的明白读写的时候指针指向的位置，下面的这个例子一定要懂
# f.tell() 读取指针的位置
# f.seek(0) 设置指针的位置
with open('1.txt','r+',encoding='utf-8') as f:
print(f.tell()) #打印下 文件开始时候指针指向哪里 这里指向 0
print(f.read()) #读出文件内容'字符串'，
print(f.tell()) #文件指针指到 9，一个汉子三个字符串，指针是以字符为单位
f.write('科比') #写入内容'科比',需要特别注意此时文件指到文件末尾去了
print(f.read()) #指针到末尾去了，所以读取的内容为空
print(f.tell()) #指针指到15
f.seek(0) #将指针内容指到 0 位置
print(f.read()) #因为文件指针指到开头去了，所以可以读到内容 字符串科比
# w+形式 存在的话先清空 一写的时候指针到最后
with open('1.txt','w+') as f:
f.write('Kg') #1.txt存在，所以将内面的内容清空，然后再写入 'kg'
print(f.tell()) #此时指针指向2
print(f.read()) #读不到内容，因为指针指向末尾了
f.seek(0)
print(f.read()) #读到内容，因为指针上一步已经恢复到起始位置
# a+打开的时候指针已经移到最后，写的时候不管怎样都往文件末尾追加，这里就不再演示了，读者可以自己试一下
# x+文件存在的话则报错，也不演示了
Python文件读取方式
| 模式 | 说明 |
| read([size]) | 读取文件全部内容，如果设置了size，那么就读取size字节 |
| readline([size]) | 一行一行的读取 |
| readlines() | 读取到的每一行内容作为列表中的一个元素 |
二、操作
class file(object) def close(self): # real signature unknown; restored from __doc__ 关闭文件 """ close() -> None or (perhaps) an integer. Close the file. Sets data attribute .closed to True. A closed file cannot be used for further I/O operations. close() may be called more than once without error. Some kinds of file objects (for example, opened by popen()) may return an exit status upon closing. """ def fileno(self): # real signature unknown; restored from __doc__ 文件描述符 """ fileno() -> integer "file descriptor". This is needed for lower-level file interfaces, such os.read(). """ return 0 def flush(self): # real signature unknown; restored from __doc__ 刷新文件内部缓冲区 """ flush() -> None. Flush the internal I/O buffer. """ pass def isatty(self): # real signature unknown; restored from __doc__ 判断文件是否是同意tty设备 """ isatty() -> true or false. True if the file is connected to a tty device. """ return False def next(self): # real signature unknown; restored from __doc__ 获取下一行数据，不存在，则报错 """ x.next() -> the next value, or raise StopIteration """ pass def read(self, size=None): # real signature unknown; restored from __doc__ 读取指定字节数据 """ read([size]) -> read at most size bytes, returned as a string. If the size argument is negative or omitted, read until EOF is reached. Notice that when in non-blocking mode, less data than what was requested may be returned, even if no size parameter was given. """ pass def readinto(self): # real signature unknown; restored from __doc__ 读取到缓冲区，不要用，将被遗弃 """ readinto() -> Undocumented. Don't use this; it may go away. """ pass def readline(self, size=None): # real signature unknown; restored from __doc__ 仅读取一行数据 """ readline([size]) -> next line from the file, as a string. Retain newline. A non-negative size argument limits the maximum number of bytes to return (an incomplete line may be returned then). Return an empty string at EOF. """ pass def readlines(self, size=None): # real signature unknown; restored from __doc__ 读取所有数据，并根据换行保存值列表 """ readlines([size]) -> list of strings, each a line from the file. Call readline() repeatedly and return a list of the lines so read. The optional size argument, if given, is an approximate bound on the total number of bytes in the lines returned. """ return [] def seek(self, offset, whence=None): # real signature unknown; restored from __doc__ 指定文件中指针位置 """ seek(offset[, whence]) -> None. Move to new file position. Argument offset is a byte count. Optional argument whence defaults to (offset from start of file, offset should be >= 0); other values are 1 (move relative to current position, positive or negative), and 2 (move relative to end of file, usually negative, although many platforms allow seeking beyond the end of a file). If the file is opened in text mode, only offsets returned by tell() are legal. Use of other offsets causes undefined behavior. Note that not all file objects are seekable. """ pass def tell(self): # real signature unknown; restored from __doc__ 获取当前指针位置 """ tell() -> current file position, an integer (may be a long integer). """ pass def truncate(self, size=None): # real signature unknown; restored from __doc__ 截断数据，仅保留指定之前数据 """ truncate([size]) -> None. Truncate the file to at most size bytes. Size defaults to the current file position, as returned by tell(). """ pass def write(self, p_str): # real signature unknown; restored from __doc__ 写内容 """ write(str) -> None. Write string str to file. Note that due to buffering, flush() or close() may be needed before the file on disk reflects the data written. """ pass def writelines(self, sequence_of_strings): # real signature unknown; restored from __doc__ 将一个字符串列表写入文件 """ writelines(sequence_of_strings) -> None. Write the strings to the file. Note that newlines are not added. The sequence can be any iterable object producing strings. This is equivalent to calling write() for each string. """ pass def xreadlines(self): # real signature unknown; restored from __doc__ 可用于逐行读取文件，非全部 """ xreadlines() -> returns self. For backward compatibility. File objects now include the performance optimizations previously implemented in the xreadlines module. """ pass 2.x