最简单的解决方案不是通过python;它穿过外壳。从文件的第一行(#!/usr/bin/python)，我猜您是在UNIX系统上。只需像平时一样使用print语句，在脚本中完全不要打开文件。当你运行文件时，而不是

./script.py

要运行该文件，请使用

./script.py > <filename>

您将<filename>替换为您希望输出进入的文件的名称。>令牌告诉(大多数)shell将stdout设置为以下令牌所描述的文件。

这里需要提到的一件重要的事情是，“script.py”需要被设置为可执行的，以便。/script.py能够运行。

所以在运行。/script.py之前，执行这个命令

Chmod a+x script.py (使脚本对所有用户都可执行)

最明显的方法是打印到一个文件对象:

with open('out.txt', 'w') as f:
    print('Filename:', filename, file=f)  # Python 3.x
    print >> f, 'Filename:', filename     # Python 2.x

不过，重定向stdout对我也有用。对于像这样的一次性脚本，它可能很好:

import sys

orig_stdout = sys.stdout
f = open('out.txt', 'w')
sys.stdout = f

for i in range(2):
    print('i = ', i)

sys.stdout = orig_stdout
f.close()

从Python 3.4开始，就有一个简单的上下文管理器可以在标准库中做到这一点:

from contextlib import redirect_stdout

with open('out.txt', 'w') as f:
    with redirect_stdout(f):
        print('data')

从shell本身向外部重定向是另一种选择，通常是更可取的:

./script.py > out.txt

其他问题:

你的脚本的第一个文件名是什么?我没有看到它被初始化。

我的第一个猜测是glob没有找到任何bamfile，因此for循环不会运行。检查文件夹是否存在，并在脚本中打印bamfiles。

同样，使用os.path.join和os.path.basename来操作路径和文件名。

你可能不喜欢这个答案，但我认为这是正确的答案。除非绝对必要，否则不要改变你的标准输出目标(也许你使用的库只输出到标准输出??这里显然不是这样)。

我认为作为一个好习惯，你应该提前准备好你的数据作为一个字符串，然后打开你的文件，并立即写入整个东西。这是因为输入/输出操作打开文件句柄的时间越长，该文件发生错误的可能性就越大(文件锁定错误、i/o错误等)。只要在一次操作中完成所有操作，就不会有什么时候可能出错的问题。

这里有一个例子:

out_lines = []
for bamfile in bamfiles:
    filename = bamfile.split('/')[-1]
    out_lines.append('Filename: %s' % filename)
    samtoolsin = subprocess.Popen(["/share/bin/samtools/samtools","view",bamfile],
                                  stdout=subprocess.PIPE,bufsize=1)
    linelist= samtoolsin.stdout.readlines()
    print 'Readlines finished!'
    out_lines.extend(linelist)
    out_lines.append('\n')

然后，当你收集了你的“数据线”，每个列表项一行，你可以用一些'\n'字符连接它们，使整个东西可输出;甚至可以将输出语句包装在with块中，以获得额外的安全性(即使出现错误，也会自动关闭输出句柄):

out_string = '\n'.join(out_lines)
out_filename = 'myfile.txt'
with open(out_filename, 'w') as outf:
    outf.write(out_string)
print "YAY MY STDOUT IS UNTAINTED!!!"

然而，如果你有很多数据要写，你可以一次写一块。我认为这与你的应用程序无关，但这里有另一种选择:

out_filename = 'myfile.txt'
outf = open(out_filename, 'w')
for bamfile in bamfiles:
    filename = bamfile.split('/')[-1]
    outf.write('Filename: %s' % filename)
    samtoolsin = subprocess.Popen(["/share/bin/samtools/samtools","view",bamfile],
                                  stdout=subprocess.PIPE,bufsize=1)
    mydata = samtoolsin.stdout.read()
    outf.write(mydata)
outf.close()

如果重定向stdout对您的问题有效，Gringo Suave的回答很好地演示了如何进行重定向。

为了让它更简单，我使用上下文管理器创建了一个版本，使用with语句实现了简洁的通用调用语法:

from contextlib import contextmanager
import sys

@contextmanager
def redirected_stdout(outstream):
    orig_stdout = sys.stdout
    try:
        sys.stdout = outstream
        yield
    finally:
        sys.stdout = orig_stdout

要使用它，你只需要执行以下操作(源自Suave的例子):

with open('out.txt', 'w') as outfile:
    with redirected_stdout(outfile):
        for i in range(2):
            print('i =', i)

当模块以您不喜欢的方式使用它时，它对于选择性地重定向打印非常有用。唯一的缺点(在许多情况下这是解决问题的关键)是，如果想要多个具有不同stdout值的线程，它就不起作用，但这需要一种更好、更通用的方法:间接模块访问。你可以在这个问题的其他答案中看到它的实现。

我能够破解这个使用以下方法。它将使用这个打印函数而不是内置的打印函数，并将内容保存到一个文件中。

from __future__ import print_function
import builtins as __builtin__

log = open("log.txt", "a")

def print(*args):
    newLine = ""
    for item in args:
        newLine = newLine + str(item) + " "
    newLine = (
        newLine
        + """
"""
    )
    log.write(newLine)
    log.flush()
    __builtin__.print(*args)
    return

不要使用打印，使用日志记录

您可以更改sys。Stdout指向文件，但这是一种相当笨拙且不灵活的处理此问题的方法。不要使用print，而是使用logging模块。

使用日志记录，您可以像打印stdout一样进行打印，也可以将输出写入文件。您甚至可以使用不同的消息级别(关键、错误、警告、信息、调试)，例如，只将主要问题打印到控制台，但仍然将次要代码操作记录到文件中。

一个简单的例子

导入日志记录，获取日志记录器，并设置处理级别:

import logging
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.DEBUG) # process everything, even if everything isn't printed

如果你想打印到标准输出:

ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.INFO) # or any other level
logger.addHandler(ch)

如果你也想写入一个文件(如果你只想写入一个文件，跳过最后一部分):

fh = logging.FileHandler('myLog.log')
fh.setLevel(logging.DEBUG) # or any level you want
logger.addHandler(fh)

然后，无论你在哪里使用打印，请使用记录器方法之一:

# print(foo)
logger.debug(foo)

# print('finishing processing')
logger.info('finishing processing')

# print('Something may be wrong')
logger.warning('Something may be wrong')

# print('Something is going really bad')
logger.error('Something is going really bad')

要了解关于使用更高级日志功能的更多信息，请阅读Python文档中的优秀日志教程。