Python 频繁地对文件对象调用write（）并添加少量内容是否不好？

我正在重构一个可怕的python脚本，它是生成lua绑定的polycode项目的一部分

我正在考虑将lua行写出来，因为它们是以块的形式生成的

但我的一般问题是，快速写入文件有哪些不利因素/注意事项？

例如：

persistent_file = open('/tmp/demo.txt')

for i in range(1000000):
    persistent_file.write(str(i)*80 + '\n')


for i in range(2000):
    persistent_file.write(str(i)*20 + '\n')


for i in range(1000000):
    persistent_file.write(str(i)*100 + '\n')


persistent_file.close()

这只是一种简单的方法，基本上可以尽可能快地大量写入文件。

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我真的不希望在这样做时遇到任何实际问题，但我确实希望得到通知，缓存一次大的写入是否有好处？

来自

open

函数的文档：

打开（file，mode='r'，buffering=-1，encoding=None，errors=None，newline=None，closefd=True，opener=None）->file对象

缓冲是用于设置缓冲策略的可选整数。 传递0以关闭缓冲（仅在二进制模式下允许），传递1以选择 行缓冲（仅在文本模式下可用），以及一个大于1的整数表示 固定大小的区块缓冲区的大小。当没有缓冲参数时 在给定的情况下，默认缓冲策略的工作方式如下：

• 二进制文件缓冲在固定大小的块中；缓冲区的大小 使用启发式选择，试图确定底层设备的 “块大小”并返回到

  io。默认缓冲区大小

  。 在许多系统上，缓冲区的长度通常为4096或8192字节

• “交互式”文本文件（isatty（）返回True的文件） 使用行缓冲。其他文本文件使用上述策略 对于二进制文件

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换言之，在大多数情况下，频繁调用

write（）

所产生的唯一开销是函数调用的开销。

为什么会出现问题

write（）

只是将数据发送到内存中的文件处理程序，并在系统确定的某些点（除非调用

flush（）

）将数据写入磁盘。在调用

close（）

之前可能不会发生这种情况，这一切都是在幕后完成的。@MattDMo谢谢！我完全知道必须要有这样一种机制，但我忘记了：一种为我方便而自动地进行这种缓存的机制。小型读取也是如此。系统将对文件进行预读，并将数据缓存在内存中，这样就不会对小的读写操作造成惩罚……另一方面，您也可以写几行并对其进行分析；-）