肯德基http://www.kfc.com.cn/kfccda/index.aspx 将餐厅的位置信息进行数据爬取，持久化存储在文件kfc.txt中。

肯德基（KFC）是一家著名的快餐连锁店，以其炸鸡产品而闻名全球。在您的需求中，如果你想爬取http://www.kfc.com.cn/kfccda/index.aspx 页面上的餐厅位置信息，你需要通过网络抓取技术（Web Scraping）来完成。这通常涉及使用Python等编程语言配合诸如BeautifulSoup、Scrapy或Selenium等库。

以下是简化的步骤概述：

1. **安装必要的库**：首先确保已经安装了requests和BeautifulSoup库，如果没有，可以分别使用`pip install requests` 和 `pip install beautifulsoup4`命令安装。

2. **发送请求**：使用requests库发送HTTP GET请求到指定网址获取HTML内容。

import requests
response = requests.get("http://www.kfc.com.cn/kfccda/index.aspx")

3. **解析HTML**：使用BeautifulSoup解析HTML响应，找到包含位置信息的部分。

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
location_elements = soup.find_all('div', class_='location')  # 假设位置信息在class为'location'的元素中

4. **提取信息**：遍历每个元素，提取需要的地址、电话或其他相关信息，并将其保存到字典或列表中。

5. **持久化存储**：使用Python的内置文件操作（如`with open('kfc.txt', 'w') as f:`），将提取的信息写入文本文件kfc.txt中。

data = []
for element in location_elements:
    details = {}
    details['name'] = element.find('h3').text  # 假设名字在h3标签内
    details['address'] = element.find('p', class_='address').text  # 假设地址在class为'address'的p标签内
    data.append(details)
    
with open('kfc.txt', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    for detail in data:
        f.write(json.dumps(detail, ensure_ascii=False) + '\n')  # 如果是json格式存储，这里使用json库

请注意，实际的网页结构可能会有所不同，你需要查看页面源码以确定正确的CSS选择器或XPath表达式。另外，网站可能会有反爬虫策略，因此在爬取前请确保你遵守了服务条款并尊重网站的规定。