<think>我们之前讨论了为文件名添加时间戳后缀的方法，现在用户询问如何将多个文件追加到一个新文件中。根据引用内容，我们可以找到一些线索：
引用[1]展示了如何将文件的部分行追加到另一个文件，但用户需要的是整个文件追加。
引用[3]给出了合并多个csv文件的示例，但用户可能不仅限于csv文件，而且该示例是直接读取每个csv文件的二进制内容然后写入新文件。
引用[4]提到了文件操作的模式，包括追加模式（'a'）。
因此，我们可以设计一个通用的方法，支持将多个文本文件（或二进制文件）的内容追加到一个新文件中。
步骤：
1. 确定目标文件和源文件列表。
2. 以追加模式（对于文本文件用'a'，对于二进制文件用'ab'）打开目标文件。
3. 遍历源文件列表，逐个打开源文件，读取内容并写入目标文件。
4. 注意关闭文件。
但是，引用[3]的示例中使用了二进制模式（'rb'和'ab'），这样可以避免编码问题，适用于任何类型的文件。如果用户明确是文本文件，也可以使用文本模式。
我们将提供两种方式：二进制方式和文本方式。
另外，用户可能希望指定新文件的名称，并且可以处理任意类型的文件。
具体实现：
方法一：二进制追加（适用于所有文件，包括图片、视频等）
```python
def merge_files_binary(output_file, input_files):
"""
将多个文件以二进制方式合并到一个新文件中
:param output_file: 输出文件名
:param input_files: 输入文件列表（多个文件名）
"""
with open(output_file, 'wb') as outfile: # 使用二进制写入模式创建新文件
for filename in input_files:
with open(filename, 'rb') as infile: # 以二进制模式读取每个文件
# 每次读取一块数据，防止大文件一次性读取占用内存
while True:
data = infile.read(4096) # 每次读取4KB
if not data:
break
outfile.write(data)
```
方法二：文本追加（仅适用于文本文件，可以指定编码）
```python
def merge_files_text(output_file, input_files, encoding='utf-8'):
"""
将多个文本文件合并到一个新文件中
:param output_file: 输出文件名
:param input_files: 输入文件列表
:param encoding: 文件编码，默认为utf-8
"""
with open(output_file, 'w', encoding=encoding) as outfile: # 文本写入模式
for filename in input_files:
with open(filename, 'r', encoding=encoding) as infile:
# 逐行读取写入，减少内存占用
for line in infile:
outfile.write(line)
# 可选：在每个文件内容之间添加一个换行，使文件内容不连在一起
# outfile.write('\n')
```
注意：文本模式下，如果要在每个文件内容之间添加分隔符（如换行），可以在一个文件写入完成后添加。
使用示例（二进制方式）：
```python
input_files = ['file1.txt', 'file2.jpg', 'file3.pdf']
merge_files_binary('combined_file.bin', input_files)
```
使用示例（文本方式）：
```python
input_files = ['doc1.txt', 'doc2.txt']
merge_files_text('combined_docs.txt', input_files)
```
注意事项：
1. 二进制方式可以处理任何类型的文件，但合并后的文件可能无法直接查看（尤其是混合了不同类型的文件）。
2. 文本方式只适用于文本文件，并且要求所有文件使用相同的编码，否则会抛出异常。
如果用户希望合并的是同类型的文本文件，推荐使用文本方式，这样可以避免在文件末尾添加不需要的换行符等问题。
另外，引用[3]的示例是一次性读取整个文件然后写入，对于大文件可能会占用大量内存。我们上面的实现改为分块读取（二进制）或逐行读取（文本），可以处理大文件。
用户可能的问题：如何指定文件列表？我们可以使用glob模块来匹配文件，或者由用户提供文件列表。
例如，使用glob获取当前目录下所有txt文件：
```python
import glob
input_files = glob.glob('*.txt')
merge_files_text('all_text.txt', input_files)
```
参考引用[3]中的做法，我们可以这样写：
引用[3]中的代码：
```python
csv_list = glob.glob('*.csv')
for i in csv_list:
fr = open(i,'rb').read()
with open('result.csv','ab') as f:
f.write(fr)
```
我们改进了这个方法，使用分块读取，避免大文件内存问题。
因此，综合以上，我们给出一个完整的示例，包括使用glob来匹配文件：
示例：合并当前目录下所有txt文件到all.txt
```python
import glob
def merge_txt_files(output_file, pattern='*.txt', encoding='utf-8'):
input_files = glob.glob(pattern)
if not input_files:
print("没有找到匹配的文件")
return
with open(output_file, 'w', encoding=encoding) as outfile:
for filename in input_files:
with open(filename, 'r', encoding=encoding) as infile:
for line in infile:
outfile.write(line)
# 每个文件后加一个换行，使内容不会连在一起
outfile.write('\n')
merge_txt_files('all.txt')
```
注意：如果最后一个文件已经有换行，那么我们会多出一个空行。如果不希望这样，可以判断最后一个字符是否是换行符，但这会增加复杂度。或者，我们可以选择不在每个文件后加换行，而是由用户自己决定。
更灵活的做法是提供一个分隔符参数，默认为换行，也可以是空字符串。
改进版本：
```python
def merge_txt_files(output_file, pattern='*.txt', encoding='utf-8', separator='\n'):
input_files = glob.glob(pattern)
if not input_files:
print("没有找到匹配的文件")
return
with open(output_file, 'w', encoding=encoding) as outfile:
for i, filename in enumerate(input_files):
with open(filename, 'r', encoding=encoding) as infile:
# 如果不是第一个文件，先写入分隔符
if i > 0:
outfile.write(separator)
# 写入文件内容
content = infile.read()
outfile.write(content)
# 使用示例：合并时不加额外分隔符
merge_txt_files('all.txt', separator='')
# 或者使用换行
merge_txt_files('all.txt', separator='\n')
```
注意：这个改进版本使用一次性读取整个文件，适合小文件。对于大文件，我们可以逐行读取并写入，但这样就不能在文件之间插入分隔符了（因为逐行读取时无法知道何时是文件的结尾，除非整个文件读完）。所以，如果文件很大并且需要插入分隔符，我们可以这样：
大文件版本（带分隔符，且逐文件处理）：
```python
def merge_txt_files(output_file, pattern='*.txt', encoding='utf-8', separator='\n'):
input_files = glob.glob(pattern)
if not input_files:
print("没有找到匹配的文件")
return
with open(output_file, 'w', encoding=encoding) as outfile:
for i, filename in enumerate(input_files):
with open(filename, 'r', encoding=encoding) as infile:
if i > 0:
outfile.write(separator)
# 逐块读取，避免大文件内存问题
while True:
chunk = infile.read(4096) # 每次读4KB
if not chunk:
break
outfile.write(chunk)
```
这样，我们在每个文件内容之前（除了第一个文件）插入分隔符，然后逐块写入内容。
综上所述，我们根据用户的需求提供了多种方法。
引用说明：
我们参考了引用[3]的合并csv文件的方法，并改进了内存使用和灵活性[^3]。同时，文件操作模式参考了引用[4]中关于追加模式的说明[^4]。
最后，我们生成相关问题。
</think>### Python将多个文件追加到新文件的方法
在Python中将多个文件内容追加到一个新文件中是常见的文件操作需求，以下是几种高效可靠的方法：
#### 1. 二进制模式合并（通用方法）
适用于所有文件类型（文本/二进制），保证原样复制：
```python
def merge_files(output_path, input_paths):
"""将多个文件合并到新文件"""
with open(output_path, 'wb') as outfile: # 二进制写入模式
for path in input_paths:
with open(path, 'rb') as infile: # 二进制读取模式
while chunk := infile.read(4096): # 分块读取避免大文件内存溢出
outfile.write(chunk)
# 使用示例
input_files = ["file1.txt", "data.pdf", "image.jpg"]
merge_files("combined.bin", input_files)
```
**特点**：
- 使用二进制模式(`'wb'`/`'rb'`)确保文件无损复制[^4]
- 分块处理(4096字节)避免大文件内存溢出
- 适用所有文件类型，包括图片、PDF等二进制文件
#### 2. 文本模式合并（纯文本专用）
适用于文本文件，自动处理编码：
```python
def merge_text_files(output_path, input_paths, encoding='utf-8'):
"""合并多个文本文件到新文件"""
with open(output_path, 'w', encoding=encoding) as outfile:
for path in input_paths:
with open(path, 'r', encoding=encoding) as infile:
for line in infile: # 逐行处理
outfile.write(line)
outfile.write("\n") # 添加文件分隔符（可选）
# 使用示例
text_files = ["log1.txt", "log2.txt", "report.log"]
merge_text_files("combined.log", text_files)
```
**特点**：
- 自动处理文本编码（默认UTF-8）[^4]
- 支持跨平台换行符转换
- 可选择添加文件分隔符（如换行符）
#### 3. 使用glob批量处理（通配符匹配）
自动匹配目录下的特定类型文件：
```python
import glob
def merge_by_pattern(output_path, pattern):
"""通配符匹配文件并合并"""
file_list = glob.glob(pattern) # 获取匹配的文件列表
with open(output_path, 'wb') as outfile:
for file in file_list:
with open(file, 'rb') as infile:
outfile.write(infile.read())
# 合并当前目录所有CSV文件（参考引用[3]）
merge_by_pattern("all_data.csv", "*.csv")
```
#### 4. 高效内存管理（大文件优化）
处理超大文件的优化方案：
```python
def merge_large_files(output, inputs, buffer_size=1024*1024):
"""合并超大文件（1MB缓冲区块）"""
with open(output, 'wb') as dest:
for src in inputs:
with open(src, 'rb') as source:
while data := source.read(buffer_size):
dest.write(data)
dest.write(b"\n") # 二进制分隔符
```
#### 关键注意事项：
1. **文件打开模式选择**：
- 文本文件：使用`'r'`/`'w'` + 指定编码
- 二进制文件：必须使用`'rb'`/`'wb'`避免数据损坏[^4]
2. **内存管理**：
- 大文件应使用分块读写（`read(blocksize)`）
- 避免`read()`无参数读取整个文件
3. **文件顺序**：
- 追加顺序由输入列表决定
- 需自定义排序：`sorted(input_paths)`
4. **错误处理**：
```python
try:
with open(path, 'rb') as f:
# 文件操作
except FileNotFoundError:
print(f"文件 {path} 不存在")
except PermissionError:
print(f"无权限访问 {path}")
```
> **性能提示**：处理GB级文件时，缓冲区大小建议设置为1MB-10MB（`1024*1024`到`10*1024*1024`）以获得最佳I/O性能[^3]。
本文揭示了Python中小整数对象池导致的地址一致性和大整数对象池的区别，特别对比了交互式模式与源文件环境下内存分配的不同。
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