文本文件(.csv文件可以作为文本文件处理）中保存了图书馆藏书信息，每条藏书记录占一行 数据字段说明： LIBRARY_ID：藏馆ID（可能有多个藏馆） REC_CTRL_I：录入编号 BOOK_BARCO：图书条码 DEPARTMENT：所属部门 BOOK_SEARC：索书号 TITLE：图书名称 ISN：ISBN出版号 AUTHORS：作者 PUBLISHER：出版社 PUBDATE_DA：出版时间 BOOK_ATTRI：图书属性 BOOK_STATU：图书状态 （用函数定义，不用pandas）列出所有书名中包括“开发”字样的藏书和这些藏书所属的出版社，函数定义（不用pandas）统计每个出版社的”开发“字样藏书数量，用函数定义（不用pandas）按照该藏书数量降序输出，数量相同按照出版社名字升序。用函数定义（不用pandas）将书名，出版社名，和结果写入result.txt文件中

好的，这里是一个实现你要求的函数定义：

def search_books(filename):
    # 打开文件
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        # 初始化字典，用于统计每个出版社的“开发”藏书数量
        publishers = {}
        # 初始化列表，用于存储所有包含“开发”字样的藏书信息
        books = []
        # 遍历每一行记录
        for line in f:
            # 将每行记录按照逗号分隔成字段
            fields = line.strip().split(',')
            # 获取图书名称和出版社
            title = fields[5]
            publisher = fields[8]
            # 如果书名中包含“开发”字样
            if '开发' in title:
                # 将该藏书信息加入books列表中
                books.append((title, publisher))
                # 更新该出版社的“开发”藏书数量
                if publisher in publishers:
                    publishers[publisher] += 1
                else:
                    publishers[publisher] = 1
        # 将books列表按照出版社名字升序排列
        sorted_books = sorted(books, key=lambda x: x[1])
        # 将字典按照“开发”藏书数量降序排列，数量相同按照出版社名字升序排列
        sorted_publishers = sorted(publishers.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))
        # 将结果写入result.txt文件
        with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
            for title, publisher in sorted_books:
                f.write(f'{title}\t{publisher}\n')
            f.write('\n')
            for publisher, count in sorted_publishers:
                f.write(f'{count}\t{publisher}\n')

你可以将文件名作为参数传递给这个函数，它会输出所有书名中包括“开发”字样的藏书和这些藏书所属的出版社，并统计每个出版社的“开发”藏书数量。最后，它会将书名、出版社名和排序结果写入result.txt文件中。