在各种变量中保存的数据都是临时的，随着程序运行结束都会丢失。要做到数据长期有效，必须建立在磁盘中建立文件，将数据输入到文件中并保存。需要获取数据时需要打开文件读取。
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而我们自己建立的程序都是应用程序，从本质上讲，应用程序是无法直接操作计算机的硬件的，譬如读写磁盘中文件，这就需要调用操作系统中的相应命令。接下来我们使用的Python内置函数open()、write()都是通过调用操作系统的相关命令才实现文件读写的，至于其中的细节，我们就不需要考虑了。
15.1创建和打开文件
在Python 中创建或打开文件，实际上是建立一个对象，该对象通过调用内置的open()函数创建或打开一个文件。
语法：
file object = open(filename [, mode][, buffering])
参数说明如下：
filename：file_name变量是一个包含了你要访问的文件名称的字符串值；
mode：mode决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)。
Buffering：如果buffering的值被设为0，就不会有寄存；如果buffering的值取1，访问文件时会寄存行；如果将buffering的值设为大于1的整数，表明了这就是的寄存区的缓冲大小；如果取负值，寄存区的缓冲大小则为系统默认。
mode参数的参数值及说明
对于其中最难区别的r、r+、w、w+、a、a+几个参数的区别总结如下，要特别注意指针的位置：
下面举例说明open( )函数的使用方法。
例1：
file=open('1.py')
如果文件“1.py”存在，则可以打开此文件；如果文件“1.py”不存在，则会出现如下提示：
Traceback (most recent call last):
File " ", line 1, in
file=open('1.py')
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '1.py'
例2：
file=open('4.py',’a+’)
虽然文件“4.py”不存在，但运行并未出现错误，参见上表，“a+”的含义是以读写模式打开文件，如果该文件已经存在，新内容将以追加方式写入；如果该文件不存在，则新建文件用于写入。查看文件夹，发现已经生成了一个新的文件4.py。
例3：
file=open('python.png','rb')
print(file)
运行结果：
这就是说，虽然Python可以打开一个图片格式的文件，但print()并不能将其输出，还需要第三方库中模块的相应方法去处理，如PIL中的open()f方法。
例4：
file = open("f.txt", "w",encoding='utf-8')
# 以只写模式打开文件f.txt，编码方式为utf-8
print( "文件名: ", file.name) # 输出文件名
print( "是否已关闭 : ", file.closed) # 文件是否打开
print( "访问模式 : ", file.mode) # 文件访问模式
运行结果：
文件名: f.txt
是否已关闭 : False
访问模式 : w
例5：
15.2关闭文件
打开文件使用后要及时关闭，以免造成不必要的破坏，同时也可以释放内存。在Python中使用close()方法可以关闭文件。
语法格式：
file.close()
其中，file为文件对象。
15.3 with语句
with 语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。
with语句的语法格式如下：
with expression as target:
with-body
其中，expression用于指定一个表达式，譬如打开文件的open()函数。target用于指定一个变量，并且将expression的结果保存到该变量中，譬如文件对象file。with-body用于指定with语句体，譬如一些文件操作的相关语句，如果没有要执行的语句体，则直接用pass语句代替。
假设python当前目录下存在一个test.txt文件，其内容如下：
Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。
Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。
举例如下：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
line=file.readline() # readline()方法可以读取文件一行数据，接下来就会讲到。
print(line)
运行结果如下：
Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
而此时，我们给该段代码with语句之外再增加一个读取文件的语句，代码如下：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
line=file.readline()
print(line)
line2=file.readline()
print(line2)
发现出现了如下错误提示：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/zym/AppData/Local/Programs/Python/Python39/3.py", line 5, in
line2=file.readline()
ValueError: I/O operation on closed file.
意思是要读取的文件已经被关闭了。
由此可知，当with语句运行结束后，被打开的test.txt文件就自动关闭了。
15.4读取文件
在Python 中读取文件的方法有：
1、读取指定个数的字符
格式如下：
File.read([size])
其中，file为打开的文件对象。size为可选参数，可以指定要读取的字符个数，省缺表示读取所有内容。
在调用read()方法读取文件内容时，文件必须是以r（只读）或者r+(读写）方式打开。
如：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
txt=file.read() （或txt=file.read(10)）
print(txt)
将读取、输出test.txt文件的全部内容（或前10个字符）。
2、移动文件的指针
对于刚打开的文件，文件指针总是指向文件头的。也可以通过seek()方法将文件的指针移动到新的位置。
格式如下：
file.seek(offset[,whence])
其中，file表示已经打开的文件对象；offset用于指定移动的字符个数；whence表示从哪个位置起始计算个数，其值为0表示从文件头开始计算，其值为1表示从当前位置开始计算，其值为2表示从文件尾开始计算，默认值为0。
例如：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
string=file.read(9)
print('取9个字符： '+string)
file.seek(2) #指针从文件头开始移动2个字符
string=file.read(9) #从当前位置读取10个字符
输出结果：
取9个字符：
Python是一种
取9个字符：
thon是一种解释
而下面的代码会抛出错误：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
file.seek(2,1) #指针从当前位置开始移动2个字符
string=file.read(10) #从当前位置读取10个字符
print('取10个字符： '+string)
错误提示为：
Traceback (most recent call last):
File "C:UserszymAppDataLocalProgramsPythonPython393.py", line 7, in
file.seek(2,1) #指针从当前位置开始移动2个字符
io.UnsupportedOperation: can't do nonzero cur-relative seeks
原因在于，必须使用b模式（即rb）打开文件，才能使用whence参数。但是，b模式（二进制）不适合文本文件。对于test.txt这样的文本文件，为了解决通过改变指针读取任意位置字符，可以采用加一个位置变量的方法来存储指针的值。
例如：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
#utf-8汉字与英文字符都占一个字符
string='' #设置一个空字符串
pointer=0 #当前指针为0
str1=file.read(6) #读取6个字符
pointer+=6 #指针变量后移6个字符
string+=str1 #string用来存放已读取的字符
print('取6个字符： ',str1)
file.seek(pointer) #指针从文件头开始移动2个字符
str1=file.read(8) #从当前位置读取10个字符
pointer+=8 #指针跳过已读取的字符
string+=str1
print('再取8个字符： ',str1)
print('所有读取的字符： ',string)
print('当前指针所处的位置： ',pointer)
str1=file.read(1)
print('当前指针所处的字符： ',str1)
运行结果如下：
取6个字符：
Python
再取8个字符：
是一种解释型语言
所有读取的字符：
Python是一种解释型语言
当前指针所处的位置：
14
当前指针所处的字符：
：
3、读取一行数据readline()方法
语法格式：
file.readline()
例：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
string=f.read(1) # 读取文件的第一个字符
if string != '': # 防止文件为空文件
lineno=0
while True:
line=f.readline()
if line != '':
lineno+=1
print('第'+str(lineno)+'行：'+line,end='')
# 因为每行都有自带的分行符，print()语句不允许换行
else:
break # 出现空行时停止读取
else:
print('要读取的文件为空文件！')
运行结果：
第1行：ython是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
第2行：Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。
第3行：Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
第4行：Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。
4、读取全部行命令readlines()方法
语法格式：
File.readlines()
该方法与read()方法一样，在调用read()方法读取文件内容时，文件必须是以r（只读）或者r+(读写）方式打开。
例：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
txt=f.readlines()
print(txt)
运行结果：
['Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。 ', 'Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。 ', 'Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。 ', 'Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。 ']
从上面的运行结果可以看出，readlines()方法的返回值为一个字符串列表。所以，也可以以读取列表元素的方法输出。如下所示：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
txt=f.readlines()
for line in txt:
print(line,end='')
运行结果：
Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。
Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。
15.5 写入文件内容
语法格式如下：
file.write(string)
其中，file为打开的文件对象，string为要写入的字符串。
写入文件内容时，文件必须以w（可写）或a（追加）模式打开。否则，会抛出如下异常提示：
Traceback (most recent call last):
File "C:UsersAdministratorAppDataLocalProgramsPythonPython383.py", line 2, in
f.write('人生苦短，我用Python！')
io.UnsupportedOperation: not writable
关于write()方法的用法举例如下：
with open('test.txt','a',encoding='utf-8') as f:
f.write('人生苦短，我用Python！')
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
txt=f.read()
print(txt)
运行结果：
Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。
Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。
人生苦短，我用Python！
可以看出，由于文件的打开方式为a模式（追加模式），写入的内容被写入到文件的末尾。
在Python中，文件操作方法里没有类似于字符串内的计算长度、查找、替换、截取、分隔等方法，为什么没有？原因可能是文件的类型太复杂，譬如说二进制文件，上述操作的意义不大。如果仅仅要对文本文件进行上述操作，完全可以先把文件的内容读取到字符串中，再用相应的字符串函数或方法去操作就可以了。譬如，要将test.txt文件中的字符串‘Python’替换为’PHP’，则可以用如下代码完成：
txt1=''
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
txt1=f.read() #先将文件内容存入字符串txt1中
txt2=txt1.replace('Python','PHP') #将txt1中的'Python'替换为'PHP'，并存入txt2
with open('test.txt','w',encoding='utf-8') as f:
f.write(txt2) #将字符串txt2的内容写回到文件中
这里之所以分两步打开文件（第一次为r模式，第二次为w模式），而没有采用一次读写（r+、w+方式），因为那样比较容易出错。实践证明，将文件的读操作和写操作分开其实是非常正确的选择。
模拟退火求tsp问题可以用python编程
也许最初设计 Python 这种语言的人并没有想到今天Python 会在工业和科研上获得如此广泛的使用。著名的自由软件作者Eric Raymond 在他的文章《如何成为一名黑客》中，将Python 列为黑客应当学习的四种编程语言之一，并建议人们从Python 开始学习编程。这的确是一个中肯的建议，对于那些从来没有学习过编程或者并非计算机专业的编程学习者而言，Python 是最好的选择之一。Python 第一次学习Python，我只用了不到二十分钟的时间，站在书店里把一本教初学编程的人学习Python 的书翻了一遍。也是从那时起，我开始被这种神奇的语言吸引。 Python 可以用来开发symbian 上的东西。 易用与速度的完美结合Python 是一种用起来很方便的语言，很多初学Java 的人都会被 Java 的CLASSPATH 搞得晕头转向，花上半天的时间才搞明白原来是CLASSPATH 搞错了自己的 Hello World 才没法运行。
一、概观scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览：1.非线性最优化fmin -- 简单Nelder-Mead算法fmin_powell -- 改进型Powell法fmin_bfgs -- 拟Newton法fmin_cg -- 非线性共轭梯度法fmin_ncg -- 线性搜索Newton共轭梯度法leastsq -- 最小二乘2.有约束的多元函数问题fmin_l_bfgs_b ---使用L-BFGS-B算法fmin_tnc ---梯度信息fmin_cobyla ---线性逼近fmin_slsqp ---序列最小二乘法nnls ---解|| Ax - b ||_2 for x=03.全局优化anneal ---模拟退火算法brute --强力法4.标量函数fminboundbrentgoldenbracket5.拟合curve_fit-- 使用非线性最小二乘法拟合6.标量函数求根brentq ---classic Brent (1973)brenth ---A variation on the classic Brent（1980）ridder ---Ridder是提出这个算法的人名bisect ---二分法newton ---牛顿法fixed_point7.多维函数求根fsolve ---通用broyden1 ---Broyden’s first Jacobian approximation.broyden2 ---Broyden’s second Jacobian approximationnewton_krylov ---Krylov approximation for inverse Jacobiananderson ---extended Anderson mixingexcitingmixing ---tuned diagonal Jacobian approximationlinearmixing ---scalar Jacobian approximationdiagbroyden ---diagonal Broyden Jacobian approximation8.实用函数line_search ---找到满足强Wolfe的alpha值check_grad ---通过和前向有限差分逼近比较检查梯度函数的正确性二、实战非线性最优化fmin完整的调用形式是：fmin(func, x0, args=(), xtol=0.0001, ftol=0.0001, maxiter=None, maxfun=None, full_output=0, disp=1, retall=0, callback=None)不过我们最常使用的就是前两个参数。一个描述优化问题的函数以及初值。后面的那些参数我们也很容易理解。如果您能用到，请自己研究。下面研究一个最简单的问题，来感受这个函数的使用方法：f(x)=x**2-4*x+8，我们知道，这个函数的最小值是4，在x=2的时候取到。from scipy.optimize import fmin #引入优化包def myfunc(x):return x**2-4*x+8 #定义函数x0 = [1.3] #猜一个初值xopt = fmin(myfunc, x0) #求解print xopt #打印结果运行之后，给出的结果是：Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 16Function evaluations: 32[ 2.00001953]程序准确的计算得出了最小值，不过最小值点并不是严格的2，这应该是由二进制机器编码误差造成的。除了fmin_ncg必须提供梯度信息外，其他几个函数的调用大同小异，完全类似。我们不妨做一个对比：from scipy.optimize import fmin,fmin_powell,fmin_bfgs,fmin_cgdef myfunc(x):return x**2-4*x+8x0 = [1.3]xopt1 = fmin(myfunc, x0)print xopt1printxopt2 = fmin_powell(myfunc, x0)print xopt2printxopt3 = fmin_bfgs(myfunc, x0)print xopt3printxopt4 = fmin_cg(myfunc,x0)print xopt4给出的结果是：Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 16Function evaluations: 32[ 2.00001953]Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 2Function evaluations: 531.99999999997Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 2Function evaluations: 12Gradient evaluations: 4[ 2.00000001]Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 2Function evaluations: 15Gradient evaluations: 5[ 2.]我们可以根据给出的消息直观的判断算法的执行情况。每一种算法数学上的问题，请自己看书学习。个人感觉，如果不是纯研究数学的工作，没必要搞清楚那些推导以及定理云云。不过，必须了解每一种算法的优劣以及能力所及。在使用的时候，不妨多种算法都使用一下，看看效果分别如何，同时，还可以互相印证算法失效的问题。在from scipy.optimize import fmin之后，就可以使用help(fmin)来查看fmin的帮助信息了。帮助信息中没有例子，但是给出了每一个参数的含义说明，这是调用函数时候的最有价值参考。有源码研究癖好的，或者当你需要改进这些已经实现的算法的时候，可能需要查看optimize中的每种算法的源代码。在这里：https:/ / github. com/scipy/scipy/blob/master/scipy/optimize/optimize.py聪明的你肯定发现了，顺着这个链接往上一级、再往上一级，你会找到scipy的几乎所有源码！