用python将多个返回值写入文件

Question

我需要将每个函数的返回结果写入文本文件。 我用下面的代码。 但是，当我有多个功能时，使用file1.write（）的过程将花费大量时间和行。 有没有更聪明的方法来写输出？

def function1():
    #some operation
    return "Status 1" + "\n\n"

def function2():
    #some operation
    return "Status 2" + "\n\n"

def function3():
    #some operation
    return "Status 1" + "\n\n"

if __name__ == '__main__':

    file1 = open("test.txt","w")

    output1 = function1()
    file1.write(output1)

    output2 = function2()
    file1.write(output2)

    output3 = function3()
    file1.write(output3)

    file1.close()

我修改了代码，因为许多人对我的问题感到困惑。

Answer 1

此代码可以通过更换所有变短（以及可能的更清楚）所示if由：

with open("text.txt","w") as file1:
    for func in (addition, subtraction, multiplication):
        file1.write(func(5,6))

但这不会缩短执行时间。

Answer 2

看来您正努力避免重复太多。 您可以利用以下事实：函数是“一流的对象”，以便对其进行迭代。 另外，您可以利用functools模块的功能来重用几乎相同功能的基本结构。 以下代码将以更少的重复代码产生与您的示例相同的输出：

import functools

def base_func(func_id):
    return 'status of {}\n\n'.format(func_id)

functions = [functools.partial(base_func, i+1) for i in range(3)]

if __name__ == '__main__':
    with open('test.txt','w') as file1:
        for func in functions:
            file1.write(func())

但是，几乎可以肯定它不会以更快的速度运行，但是考虑到您的示例，我几乎不会担心计算性能。

Answer 3

我遇到的最快的文本编写器是Pandas，我通常将其与NumPy一起使用。 所以看起来像这样：

import pandas as pd
import numpy as np
a=np.zeros(len(results)) #if you know the result size
#now store all your results in a
a[0]=add(5,6)
a[1]=sub(5,6)
a[2]=multiply(5,6)
#continue
b=pd.DataFrame(a)
b.to_csv('test.csv', header=False, index=False, sep=',')

希望您能想到-sep可以是任何分隔符。 如果需要多维数组，也可以这样做。