您应该使用print()函数，该函数自Python 2.6+以来可用

from __future__ import print_function  # Only needed for Python 2
print("hi there", file=f)

对于Python 3，您不需要导入，因为print()函数是默认的。

Python 3中的替代方法是使用:

with open('myfile', 'w') as f:
    f.write('hi there\n')  # python will convert \n to os.linesep

引用自Python文档中关于换行符的内容:

当写入输出到流时，如果newline为None，则写入的任何'\n'字符都将转换为系统默认的行分隔符os.linesep。如果换行符为''或'\n'，则不进行转换。如果newline是任何其他合法值，则写入的任何'\n'字符都将转换为给定的字符串。

参见:读取和写入文件- Python教程

如果您希望避免使用write()或writelines()并自己用换行符连接字符串，则可以将所有行传递给print()，并将换行分隔符和文件句柄作为关键字参数。这个代码片段假设字符串没有结尾换行符。

print(line1, line2, sep="\n", file=f)

你不需要在结尾放一个特殊的换行符，因为print()为你做了。

如果列表中有任意数量的行，可以使用列表展开将它们全部传递给print()。

lines = ["The Quick Brown Fox", "Lorem Ipsum"]
print(*lines, sep="\n", file=f)

在Windows上使用“\n”作为分隔符是可以的，因为print()也会自动将其转换为Windows CRLF换行符(“\r\n”)。

在Python 3中，它是一个函数，但在Python 2中，你可以将它添加到源文件的顶部:

from __future__ import print_function

然后你做了

print("hi there", file=f)

如果你要写很多数据，而且速度很重要，你可能应该使用f.r ay(…)。我做了一个快速的速度比较，它比打印快得多(…， file=f)当执行大量写操作时。

import time    

start = start = time.time()
with open("test.txt", 'w') as f:
    for i in range(10000000):
        # print('This is a speed test', file=f)
        # f.write('This is a speed test\n')
end = time.time()
print(end - start)

在我的机器上，平均写用时2.45秒，而打印用时约为4倍(9.76秒)。也就是说，在大多数现实场景中，这不是一个问题。

如果你选择打印(…， file=f)你可能会发现你想要时不时地抑制换行，或者用其他东西替换它。这可以通过设置可选的end参数来完成，例如;

with open("test", 'w') as f:
    print('Foo1,', file=f, end='')
    print('Foo2,', file=f, end='')
    print('Foo3', file=f)

无论您选择哪种方式，我都建议使用with，因为它使代码更容易阅读。

更新:这种性能上的差异是由这样一个事实解释的:写入是高度缓冲的，并且在实际发生写入磁盘之前返回(参见这个答案)，而打印(可能)使用行缓冲。对此的一个简单测试是检查长写入的性能，这样行缓冲的缺点(就速度而言)就不那么明显了。

start = start = time.time()
long_line = 'This is a speed test' * 100
with open("test.txt", 'w') as f:
    for i in range(1000000):
        # print(long_line, file=f)
        # f.write(long_line + '\n')
end = time.time()

print(end - start, "s")

现在，性能差异变得不那么明显了，写入的平均时间为2.20秒，打印的平均时间为3.10秒。如果需要连接一堆字符串来获得这种长行性能将受到影响，因此打印效率更高的用例有点少见。

从3.5开始，你也可以使用pathlib来实现这个目的:

路径。write_text(data, encoding=None, errors=None) 以文本模式打开指向的文件，向其写入数据，然后关闭文件:

import pathlib

pathlib.Path('textfile.txt').write_text('content')

既然其他人已经回答了如何做到这一点，我将逐行回答它是如何发生的。

with FileOpenerCM('file.txt') as fp: # is equal to "with open('file.txt') as fp:"
      fp.write('dummy text')

这就是所谓的context manager, with block中的任何东西都是context manager。让我们看看这是如何发生的。

class FileOpenerCM:
     def __init__(self, file, mode='w'):
         self.file = open(file, mode)
      
     def __enter__(self):
          return self.file
      
     def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
         self.file.close()

第一个方法__init__是(如你所知)对象的初始化方法。每当创建一个对象时，obj。__init__被明确调用。这是你放init代码的地方。

第二个方法__enter__有点有趣。有些人可能没见过它，因为它是上下文管理器的特定方法。它返回的是在as关键字之后分配给变量的值。在这里，是fp。

最后一个方法是在捕获错误后或代码退出with块时运行的方法。Exc_type, exc_value, exc_traceback变量是保存block内部发生错误的值的变量。例如,

exc_type: TypeError
exc_value: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str
exc_traceback: <traceback object at 0x6af8ee10bc4d>

从前两个变量中，您可以获得关于错误的足够信息。老实说，我不知道第三个变量有什么用，但对我来说，前两个就足够了。如果您想对上下文管理器做更多的研究，当然可以这样做，并注意编写类并不是编写上下文管理器的唯一方法。使用contextlib，您还可以通过函数(实际上是生成器)编写上下文管理器。看不看完全取决于你。你当然可以试试 生成器函数与contextlib，但我看到类更干净。