一、CSV文件简介
CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）文件是一种常见的电子表格文件格式，适用于将表格数据导入或导出其他系统。CSV文件中每一行是一条记录，每个字段用逗号分隔，因此不同行具有相同的字段数。
二、Python写入CSV文件
Python提供了处理CSV文件的库，其中较常用的是csv库。在处理CSV文件时，我们可以读取、写入或追加文件内容，其中，追加文件内容即是在原文件基础上新增记录。
我们可以通过以下代码来新建或追加CSV文件：
import csv
#新建CSV文件
with open('example.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['序号', '姓名', '年龄'])
writer.writerow(['1', '张三', '20'])
writer.writerow(['2', '李四', '21'])
#追加CSV文件
with open('example.csv', 'a', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['3', '王五', '22'])
writer.writerow(['4', '赵六', '23'])
以上代码中，第一个with语句创建CSV文件，其中'w'参数表示写文件，'newline'参数用于控制换行符的处理；writerow()函数用于写入行记录，括号内为每行的字段值，多个字段值以逗号隔开。
第二个with语句追加CSV文件，'a'参数表示追加写入文件内容，writerow()函数用法与新建CSV文件相同。
三、利用pandas模块处理CSV文件
另外，我们还可以利用pandas模块处理CSV文件。pandas是Python中的数据分析库，可以方便地读取、写入和处理各种数据格式，包括CSV文件。
我们可以用以下代码读取CSV文件：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
print(df)
以上代码中，pd.read_csv()函数用于读取CSV文件，其中的参数为CSV文件的路径。df为读取后的数据，可以通过print(df)来查看其内容。
另外，我们可以用如下代码追加CSV文件：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
df.loc[len(df)] = ['5', '孙七', '24']
df.to_csv('example.csv', index=False)
以上代码中，df.loc[len(df)]用于新增一行记录，index=False用于控制输出文件中是否包含行标签。
四、利用numpy模块处理CSV文件
除了pandas模块外，我们还可以利用numpy模块处理CSV文件。numpy是Python中科学计算库，可以方便地进行各种数学计算和数组操作。
我们可以用以下代码来追加CSV文件：
import numpy as np
data = np.array([['5', '孙七', '24'], ['6', '吴八', '25']])
with open('example.csv', 'ab') as f:
np.savetxt(f, data, delimiter=',', fmt='%s')
以上代码中，np.array()函数用于创建一个二维数组，np.savetxt()函数用于将数组保存到CSV文件中，在其中f表示文件对象，delimiter用于设置字段分隔符，fmt用于设置输出格式。
五、CSV文件注意事项
在处理CSV文件时需要注意以下几点：
1. 文件路径需要正确，否则会报错。
2. 读取CSV文件时需指定字段分隔符，例如逗号、分号等。
3. CSV文件中可能存在中文字符或符号，需设置文件编码以免出现乱码。
4. 写入CSV文件时需确保每个字段的值都为字符串类型。
5. CSV文件中的换行符需注意，在Python 2.x中用“\r\n”表示，而在Python 3.x中用“\n”表示。
六、总结
本文介绍了Python追加写入CSV文件的多种方法，其中csv、pandas和numpy模块均提供了处理CSV文件的函数。在使用其中任意一个模块时，都需要注意上述CSV文件处理的相关注意事项，以免出现错误。
