python用utf-8追加写出1.txt文件

可以使用以下代码在 Python 中以 UTF-8 编码追加写入文本到 1.txt 文件中：

with open('1.txt', mode='a', encoding='utf-8') as file:
    file.write('要追加的文本')

其中，`mode='a'` 表示以追加模式打开文件，`encoding='utf-8'` 表示使用 UTF-8 编码。在 `with` 语句块中，可以通过 `file.write()` 方法写入要追加的文本。

相关问题

utf-8编码开头bom

### 关于UTF-8编码中的BOM

#### UTF-8 不需要 BOM 来指示字节顺序，因为其字符集本身并不依赖特定的字节顺序[^3]。然而，在某些环境中（特别是 Windows），通过在文件开头添加特殊的三个字节序列 `EF BB BF` 可以用来标识该文件采用的是 UTF-8 编码。

#### 如何处理带有 BOM 的 UTF-8 文件
对于编程语言来说，读写带 BOM 和不带 BOM 的 UTF-8 文件可能会有所不同。例如，在 Java 中如果遇到读取含有 BOM 的 UTF-8 文件时出现乱码的情况，则可能是由于未能正确识别并跳过了这些额外的字节所致[^4]。

为了确保能够正常解析含 BOM 的 UTF-8 文本：

1. **检测是否存在 BOM**
当打开一个可能包含 BOM 的文件时，应该先检查前几个字节是否匹配已知的 BOM 序列。

2. **移除 BOM 后再继续操作**
如果确实存在 BOM，则应在进一步处理之前将其删除或忽略掉。

以下是 Python 实现的一个简单例子来展示如何判断以及去掉 UTF-8 文件里的 BOM:

def remove_utf8_bom(file_path):
    bom = b'\xef\xbb\xbf'
    
    with open(file_path, 'rb') as f:
        content = f.read()
        
    if content.startswith(bom):  # 判断是否有 BOM
        new_content = content[len(bom):]  # 去除 BOM
        
        with open(file_path, 'wb') as f:
            f.write(new_content)

remove_utf8_bom('example.txt')

此函数首先尝试从给定路径加载整个文件的内容作为二进制数据；接着它会查看这些数据是否以前缀形式包含了标准的 UTF-8 BOM (`\xEF\xBB\xBF`) 。如果有找到的话就只保留除去这部分以外的所有内容，并重新保存回原位置覆盖原来的文件。

#### 创建具有 BOM 的 UTF-8 文件
有时也需要创建一个新的带有 BOM 的 UTF-8 文件。这可以通过向新创建的文件头部追加相应的 BOM 字符串实现。下面是一个简单的Python脚本来完成这项工作：

import codecs

with codecs.open('output_with_bom.txt', mode='w', encoding='utf-8-sig') as file:
    file.write("这是一个测试字符串。\n")

这里使用了 `codecs` 模块配合 `'utf-8-sig'` 参数指定要写出的数据应附带 BOM 标记。

# coding=utf-8 import glob import pandas as pd byte = b'\r\n' # 换行符 csv_list = glob.glob('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\源数据\\*.csv') # 把同文件夹下的csv文件放在csv_list中 print(u'共发现%s个CSV文件' % len(csv_list)) print(u'正在处理............') for i in csv_list: fr = open(i, 'rb').read() # 把每一个CSV文件读入内存来 fr.drop_duplicates(inplace=True) with open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\源数据\\result.csv', 'ab') as f: f.write(fr) # 上下文管理器写进去 file = open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\源数据\\result.csv', 'ab') file.write(byte) # 追加写入换行符 print(u'合并完毕！')

根据您提供的代码，问题出在 `fr` 这个变量上。您尝试在一个字节对象上调用 `drop_duplicates` 方法，但是字节对象并没有这个属性。`drop_duplicates` 方法是用于 Pandas 数据框的，而不是字节对象。

如果您想在处理 CSV 文件之前去除重复行，可以考虑将 CSV 文件读入 Pandas 数据框中，然后再进行去重操作。修改您的代码如下：

import glob
import pandas as pd

csv_list = glob.glob('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\源数据\\*.csv')
print(u'共发现%s个CSV文件' % len(csv_list))
print(u'正在处理............')

result_df = pd.DataFrame()  # 创建一个空的数据框用于存储结果

for i in csv_list:
    df = pd.read_csv(i)  # 读取CSV文件
    df.drop_duplicates(inplace=True)  # 去重
    result_df = result_df.append(df, ignore_index=True)  # 将去重后的数据追加到结果数据框中

result_df.to_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\源数据\\result.csv', index=False)  # 将结果保存为CSV文件

print(u'合并完毕！')

这样，您就可以通过 Pandas 的 `read_csv` 方法将 CSV 文件读入为数据框，然后使用 `drop_duplicates` 方法去除重复行，并使用 `to_csv` 方法将结果保存为新的 CSV 文件。