python往文件里写数据,python中二分法查找怎么写

　　我认为可以这样做。(假设输出文件是制表符分隔的。)导入csv

　　导入操作系统

　　受体=[crystal_1 ， modeller_1 ， moe_1 ，

　　 nci5_modeller0000_1 ， nci5_modeller0001_1 ，

　　 nci5_modeller0002_1 ， nci5_modeller0003_1 ，

　　 nci5_modeller0004_1 ， nci5_modeller0005_1 ，

　　 nci5_modeller0006_1 ， nci5_modeller0007_1 ，

　　 nci5_modeller0008_1 ， nci5_modeller0009_1 ，

　　 nci5_modeller0010_1 ， nci5_modeller0011_1 ，

　　 nci5_moe0000_1 ， nci5_moe0001_1 ， nci5_moe0002_1 ，

　　 nci5_moe0003_1 ， nci5_moe0004_1 ， nci5_moe0005_1 ，

　　 nci5_moe0006_1 ， nci5_moe0007_1 ， nci5_moe0008_1 ，

　　 nci5_moe0009_1 ， nci5_moe0010_1 ， nci5_moe0011_1 ，

　　nci5_moe0012_1 ， nci5_moe0013_1 ， nci5_moe0014_1]

　　以open(potentiation.txt )、( rt)为实验，

　　打开(输出。CSV)、()wb))作为输出文件：

　　() ) ) )

　　CSV _ writer.write行([配体]受体)#标题行

　　forligandin(线。RStrip))用于实验中的行(: )

　　row=[配体]

　　对于受体中的蛋白质：

　　withopen(蛋白质)。txt ， rt )作为文件1:

　　found=[Found ， Not Found][file1.read()。find()配体)==-1]

　　row.append(找到)

　　csv_writer.writerow(row)

　　打印(输出。CSVfileWritten))

　　更新

　　我在评论里说过，蛋白质文档看一遍会快很多。因此，为了按照预期的格式打印，需要将每个配体的检查结果存储在数据结构的每个文件中。当每个文件被多次读取和检查时，这个数据结构就会被一步一步地建立起来，所有操作完成后，结果就会被写入一次。这个目的可以通过一个简单的列表来满足，并在下面的实现中使用。在

　　而是使用更多的内存，而不是一遍又一遍的读取蛋白质文件。由于磁盘I/o通常是计算机上速度最快的设备之一，所以您可以通过稍微增加代码的复杂性来显著提高性能。在

　　下面是表示这个替代版本的代码。

　　^{pr2}$

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