我认为没有“正确”的方法。

我会用:

with open('myfile', 'a') as f:
    f.write('hi there\n')

为了纪念蒂姆·托迪。

当我需要大量编写新行时，我定义了一个使用print函数的lambda:

out = open(file_name, 'w')
fwl = lambda *x, **y: print(*x, **y, file=out) # FileWriteLine
fwl('Hi')

这种方法的好处是它可以利用打印函数的所有可用特性。

更新:正如Georgy在评论区提到的，可以通过partial函数进一步改进这个想法:

from functools import partial
fwl = partial(print, file=out)

恕我直言，这是一种更实用、更简单的方法。

我认为没有“正确”的方法。

我会用:

with open('myfile', 'a') as f:
    f.write('hi there\n')

为了纪念蒂姆·托迪。

当你说行，它是指一些以“\n”字符结尾的序列化字符。行应该在最后一点，所以我们应该在每行的末尾考虑'\n'。下面是解决方案:

with open('YOURFILE.txt', 'a') as the_file:
    the_file.write("Hello")

在追加模式下，每次写入后光标移动到新行，如果你想使用w模式，你应该在write()函数的末尾添加\n个字符:

the_file.write("Hello\n")

从3.5开始，你也可以使用pathlib来实现这个目的:

路径。write_text(data, encoding=None, errors=None) 以文本模式打开指向的文件，向其写入数据，然后关闭文件:

import pathlib

pathlib.Path('textfile.txt').write_text('content')

如果你要写很多数据，而且速度很重要，你可能应该使用f.r ay(…)。我做了一个快速的速度比较，它比打印快得多(…， file=f)当执行大量写操作时。

import time    

start = start = time.time()
with open("test.txt", 'w') as f:
    for i in range(10000000):
        # print('This is a speed test', file=f)
        # f.write('This is a speed test\n')
end = time.time()
print(end - start)

在我的机器上，平均写用时2.45秒，而打印用时约为4倍(9.76秒)。也就是说，在大多数现实场景中，这不是一个问题。

如果你选择打印(…， file=f)你可能会发现你想要时不时地抑制换行，或者用其他东西替换它。这可以通过设置可选的end参数来完成，例如;

with open("test", 'w') as f:
    print('Foo1,', file=f, end='')
    print('Foo2,', file=f, end='')
    print('Foo3', file=f)

无论您选择哪种方式，我都建议使用with，因为它使代码更容易阅读。

更新:这种性能上的差异是由这样一个事实解释的:写入是高度缓冲的，并且在实际发生写入磁盘之前返回(参见这个答案)，而打印(可能)使用行缓冲。对此的一个简单测试是检查长写入的性能，这样行缓冲的缺点(就速度而言)就不那么明显了。

start = start = time.time()
long_line = 'This is a speed test' * 100
with open("test.txt", 'w') as f:
    for i in range(1000000):
        # print(long_line, file=f)
        # f.write(long_line + '\n')
end = time.time()

print(end - start, "s")

现在，性能差异变得不那么明显了，写入的平均时间为2.20秒，打印的平均时间为3.10秒。如果需要连接一堆字符串来获得这种长行性能将受到影响，因此打印效率更高的用例有点少见。