write()方法把字符串str写入文件。没有返回值。由于缓冲,字符串可能不实际显示文件,直到flush()或close()方法被调用。
语法
以下是write()方法的语法:
fileObject.write( str )
参数
- str -- 这是要被写入的文件中的字符串。
返回值
此方法不返回任何值。
例子
下面的例子显示write()方法的使用。
#!/usr/bin/python # Open a file in write mode fo = open("foo.txt", "rw+") print "Name of the file: ", fo.name # Assuming file has following 5 lines # This is 1st line # This is 2nd line # This is 3rd line # This is 4th line # This is 5th line str = "This is 6th line" # Write a line at the end of the file. fo.seek(0, 2) line = fo.write( str ) # Now read complete file from beginning. fo.seek(0,0) for index in range(6): line = fo.next() print "Line No %d - %s" % (index, line) # Close opend file fo.close()
当我们运行上面的程序,它会产生以下结果:
Name of the file: foo.txt Line No 0 - This is 1st line Line No 1 - This is 2nd line Line No 2 - This is 3rd line Line No 3 - This is 4th line Line No 4 - This is 5th line Line No 5 - This is 6th line

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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