设avg为列表，则:

In [29]: a = n.array((avg))
In [31]: a.tofile('avgpoints.dat',sep='\n',dtype = '%f')

您可以根据自己的需求使用%e或%s。

我认为探索使用genexp的好处会很有趣，所以下面是我的看法。

问题中的例子使用方括号来创建一个临时列表，因此相当于:

file.writelines( list( "%s\n" % item for item in list ) )

这将不必要地构造一个包含所有将被写入的行的临时列表，这可能会消耗大量的内存，这取决于列表的大小以及str(item)的输出有多详细。

去掉方括号(相当于去掉上面的包装列表()调用)将会传递一个临时生成器给file.writelines():

file.writelines( "%s\n" % item for item in list )

该生成器将按需创建以换行符结束的项目对象表示(即当它们被写入时)。这很好，有几个原因:

内存开销很小，即使对于非常大的列表也是如此 如果str(item)很慢，则在处理每个项时，文件中都有可见的进展

这避免了内存问题，例如:

In [1]: import os

In [2]: f = file(os.devnull, "w")

In [3]: %timeit f.writelines( "%s\n" % item for item in xrange(2**20) )
1 loops, best of 3: 385 ms per loop

In [4]: %timeit f.writelines( ["%s\n" % item for item in xrange(2**20)] )
ERROR: Internal Python error in the inspect module.
Below is the traceback from this internal error.

Traceback (most recent call last):
...
MemoryError

(我通过限制Python的max触发了此错误。使用ulimit -v 102400虚拟内存到~100MB)。

把内存使用放在一边，这个方法实际上并不比原来的方法快:

In [4]: %timeit f.writelines( "%s\n" % item for item in xrange(2**20) )
1 loops, best of 3: 370 ms per loop

In [5]: %timeit f.writelines( ["%s\n" % item for item in xrange(2**20)] )
1 loops, best of 3: 360 ms per loop

(Python 2.6.2 on Linux)

序列化列表到文本文件与逗号分隔值

mylist = dir()
with open('filename.txt','w') as f:
    f.write( ','.join( mylist ) )

还有另一种方式。使用simplejson序列化为json(在python 2.6中包含为json):

>>> import simplejson
>>> f = open('output.txt', 'w')
>>> simplejson.dump([1,2,3,4], f)
>>> f.close()

如果你检查output.txt:

[1, 2, 3, 4]

这很有用，因为它的语法是python的，它是人类可读的，并且它可以被其他语言的其他程序读取。

简单:

with open("text.txt", 'w') as file:
    file.write('\n'.join(yourList))

这个逻辑首先将list中的项转换为字符串(str)。有时列表包含一个元组，如

alist = [(i12,tiger), 
(113,lion)]

这个逻辑将把每个元组写入一个新行。我们可以在读取文件时加载每个元组时使用eval:

outfile = open('outfile.txt', 'w') # open a file in write mode
for item in list_to_persistence:    # iterate over the list items
   outfile.write(str(item) + '\n') # write to the file
outfile.close()   # close the file