python这个东西真的是仅仅靠看知识点是学不来的， 很多东西看了之后不用，姑且不说你当时能不能真正的可以运用起来，时间一久，忘得一干二净。所以多写写代码，遇到问题多想想方法，不会就Google，就百度，基本上没什么问题是解决不了的，如果说真有，那就是搜索方式的问题了吧。
每天都在坚持学python，出现问题是很正常的，今天写的代码时，遇到了关于python操作文件的知识，现在来说一些吧：
1. open()函数打开文件，如果不想文件不小心被修改了，就用 'r', 如果想写东西进文件，得考虑一个问题，就是你写这个东西进去，是要把之前的文件内容覆盖掉，还是仅仅是添加文件内容，第一种情况的话就用 'w', 第二种情况就用 'a' 。另外要要注意的事，这种打开文件的方式 ，它不会自动关闭文件，所以你必须在结束文件操作时,close()关闭文件。如果你不确定文件是否已经关闭，可以用例如：f.closed，来检查是否关闭，返回True或False。
写入文件内容，write()写txt文件没什么好说的，就讲讲写csv或者写入excel时的几个问题吧：
1）例，这样写入会出TypeError: write() argument must be str, not int这个错误，因为write()只允许写入str型的内容，
ips = [23, 42, 74, 914]
f = open('ids.csv', 'w')
for i in range(len(ips)):
f.write(ips[i])
f.close()
那如果ips内的元素为['23', '42', '74', '914']的呢，是可以写入，但是可能不是预期的那样，因为它全部写在某一行的某一列里面了，即你将会看到234274914是写在一起的。那么如何才能得到我们想要的，把数据写入不同列呢，那就用 ','， 换行用 '\n',例如：
运行结果为：
2. 第二种打开文件方式，例如：
with open('file.csv', 'a') as f:第一种方式的最后一个例子就用的是这种打开写入的格式，这种打开方式个人觉得有两个好处，一是文件操作都在该行代码下，这样看起来不会感觉很乱，二是它会在文件操作结束后自动关闭文件，对于老是忘记关闭文件的人来说，很nice。
3. 第三种读取文件的方式，是利用pandas库，读取txt格式文件用pd.read_table('a.txt')，读取csv格式用pd.read_csv('a.csv')
如果想用这个库写入文件内容话，可以利用DataFrame()来实现，而且这种方法还可以为列加上标签，例如
a = [11,22,33,47,92,1]
b = [89,52,63,25,63,72]
c = [93,53,25,38,34,732]
import pandas as pd
dataframe = pd.DataFrame({'这是a':a,'这是b':b,'这是c':c})
dataframe.to_csv('a.csv', index = False, encoding = 'gb2312') # index=False表示不引入序列号
# encoding可以解决写入中文乱码的问题现在来解释一下这个代码，第4行中DataFrame内为一字典型，注意，这种方式写入时，比如a列表，其实它的内容是写在了一列中的，可以理解为以列写入的吧，字典的键就是之前说的一个标签。
再强调一下，中文乱码的或者应该说编码的问题是学习python所不能忽视的，这儿的encoding = 'gb2312'可以很好的解决写入时中文乱码的问题，当然，'utf-8'也没问题。下面附上结果吧，分别 是index = False, 和 index = True的结果
