f.close() #关闭文件
为了方便，避免忘记close掉这个文件对象，可以用下面这种方式替代
with open('data.txt',"r") as f: #设置文件对象
str = f.read() #可以是随便对文件的操作
f = open("data.txt","r") #设置文件对象
str = f.read() #将txt文件的所有内容读入到字符串str中
f.close() #将文件关闭
f = open("data.txt","r") #设置文件对象
line = f.readline()
line = line[:-1]
while line: #直到读取完文件
line = f.readline() #读取一行文件，包括换行符
line = line[:-1] #去掉换行符，也可以不去
f.close() #关闭文件
data = []
for line in open("data.txt","r"): #设置文件对象并读取每一行文件
data.append(line) #将每一行文件加入到list中
f = open("data.txt","r") #设置文件对象
data = f.readlines() #直接将文件中按行读到list里，效果与方法2一样
f.close() #关闭文件
可以使用pandas的.read_csv，读取文件的时候可以给每一列起名字，通过列名来调取相应列的数据。
import pandas as pd
data = pd.read_csv(" OSDO1012.txt",sep=',',header=None, names=['lat','lon','time','z']
使用data.lat就可以读取名为lat这一列的数据
data = np.loadtxt("data.txt",skiprows = 1) #将文件中数据加载到data数组里，并且跳过第一行
with open('data.txt','w') as f: #设置文件对象
f.write(str) #将字符串写入文件中
data = ['a','b','c']
单层列表写入文件
with open("data.txt","w") as f:
f.writelines(data)
每一项用空格隔开，一个列表是一行写入文件
data =[ ['a','b','c'],['a','b','c'],['a','b','c']]
with open("data.txt","w") as f: #设置文件对象
for i in data: #对于双层列表中的数据
i = str(i).strip('[').strip(']').replace(',','').replace('\'','')+'\n' #将其中每一个列表规范化成字符串
f.write(i) #写入文件
直接将每一项都写入文件
data =[ ['a','b','c'],['a','b','c'],['a','b','c']]
with open("data.txt","w") as f: #设置文件对象
for i in data: #对于双层列表中的数据
f.writelines(i) #写入文件
np.savetxt("data.txt",data) #将数组中数据写入到data.txt文件
np.save("data.txt",data) #将数组中数据写入到data.txt文件
使用open方法打开一个txt文件，句柄保存在f中。注意第二个参数w，表明是可写模式，只有这种模式你才可以写入文字。第一个参数大家都知道，就是文件路径，如果文件不存在，那么会自动创建一个该目录下的txt文件。写入文字，用write
如果你一次有多行要写入，你可以用一个列表作为参数：
如果写入完毕，我们需要关闭文件，用到的close方法。
最后看一下，已经写入到tt记事本了。
open(path,'w')：w模式下，写入内容会覆盖掉原来的内容，所以我们还有另一个模式叫做追加模式，就是a模式
官方文档这样写的：Python file method write() writes a string str to the file. There is no return value. Due to buffering, the string may not actually show up in the file until the flush() or close() method is called.
意思是write函数没有返回值，个人猜测这个值是python编译器自己输出的值
