Проблема с кодировкой при записи в csv python

Собственно можно было в коментариях просто написать:

with open('flats.csv', 'w', encoding='utf-8-sig') as file

Но решил немного подшаманить ваш код

pip install bs4 tqdm fake-useragent requests --upgrade

Вариант для python3.7

import csv
import re
from unicodedata import normalize

from bs4 import BeautifulSoup as Soup
from bs4.element import Tag
from fake_useragent import UserAgent
from requests import Session
from pathlib import Path

from tqdm import tqdm

ua = UserAgent()

s = Session()
s.headers.update(
    {
        'User-Agent': ua.firefox
    }
)
pages_for_fetch = 5

sheet_header = ['Заголовок', 'Цена', 'Адрес', 'Ссылка']


def pages_qty(pages_tag: Tag):
    return max(
        [
            int(item.get_text(strip=True))
            for item in pages_tag.find_all(
                'span',
                {'data-marker': re.compile(r'\(\d+\)$')}
            )
        ] or [1]
    )


base_url = 'https://www.avito.ru'
url = base_url + '/krasnodar/kvartiry/prodam/vtorichka-ASgBAgICAkSSA8YQ5geMUg?p=%s'


def snippet(ad_tag: Tag):
    price = None
    href = None
    address = None
    title = None

    tag = ad_tag.find('span', class_=re.compile(r'^geo-address-.+'))

    if tag:
        address = tag.get_text(strip=True)

    price_tg = ad_tag.find('span', class_=re.compile(r'^price-text-.*'))

    if price_tg:
        span = price_tg.find('span')
        if span:
            span.replace_with('')

        price = normalize('NFKC', price_tg.get_text(strip=True)).replace(' ', '')

    tag = ad_tag.find('h3', class_=re.compile(r'^title-root-.*'))
    if tag:
        title = tag.get_text(strip=True)

        a = tag.find_parent('a')
        if a:
            href = base_url + a.get('href')

    return dict(
        zip(
            sheet_header,
            (
                normalize('NFKC', title),
                price,
                normalize('NFKC', address),
                href
            )
        )
    )


def page(page_number: int):
    response = s.get(
        url % page_number
    )
    soup = Soup(response.content, 'html.parser')

    # print(f'Обработка и скачивание страницы {page_number} завершено')

    # Если прям очень хочется сохранять страницы, то можно так
    Path(__file__).parent.joinpath(f'page_{page_number}.html').write_text(soup.prettify(), encoding='utf-8')

    return map(snippet, soup.find_all('div', class_=re.compile(r'^iva-item-body-.+'))), pages_qty(soup)


pg, qty = page(1)

total_pages = min(pages_for_fetch, qty)

ads = [*pg] + [
    elem for item, _ in [
        page(num) for num in tqdm(range(2, total_pages + 1), initial=1, total=total_pages)
    ] for elem in item
]

with open('flats.csv', 'w', encoding='utf-8-sig') as file:
    writer = csv.DictWriter(
        file,
        sheet_header,
        delimiter=',',
        dialect='unix'
    )
    writer.writeheader()
    writer.writerows(ads)

Для 3.8 и выше:

import csv
import re
from unicodedata import normalize

from bs4 import BeautifulSoup as Soup
from bs4.element import Tag
from fake_useragent import UserAgent
from requests import Session

ua = UserAgent()

s = Session()
s.headers.update(
    {
        'User-Agent': ua.firefox
    }
)
pages_for_fetch = 5

sheet_header = ['Заголовок', 'Цена', 'Адрес', 'Ссылка']


def pages_qty(pages_tag: Tag):
    return max(
        [
            int(item.get_text(strip=True))
            for item in pages_tag.find_all(
                'span',
                {'data-marker': re.compile(r'\(\d+\)$')}
            )
        ] or [1]
    )


base_url = 'https://www.avito.ru'
url = base_url + '/krasnodar/kvartiry/prodam/vtorichka-ASgBAgICAkSSA8YQ5geMUg?p=%s'


def snippet(ad_tag: Tag):
    price = None
    href = None

    address = tag.get_text(strip=True) if (
        tag := ad_tag.find('span', class_=re.compile(r'^geo-address-.+'))
    ) else None

    if price_tg := ad_tag.find('span', class_=re.compile(r'^price-text-.*')):
        if span := price_tg.find('span'):
            span.replace_with('')

        price = normalize('NFKC', price_tg.get_text(strip=True)).replace(' ', '')

    title = tag.get_text(strip=True) if (
        tag := ad_tag.find('h3', class_=re.compile(r'^title-root-.*'))
    ) else None

    if tag:
        href = base_url + a.get('href') if (
            a := tag.find_parent('a')
        ) else None

    return dict(
        zip(
            sheet_header,
            (
                normalize('NFKC', title),
                price,
                normalize('NFKC', address),
                href
            )
        )
    )


def page(page_number: int):
    response = s.get(
        url % page_number
    )

    soup = Soup(response.content, 'html.parser')

    return map(snippet, soup.find_all('div', class_=re.compile(r'^iva-item-body-.+'))), pages_qty(soup)


pg, qty = page(1)

ads = [*pg] + [
    elem for item, _ in [
        page(num) for num in range(2, min(pages_for_fetch, qty) + 1)
    ] for elem in item
]

with open('flats.csv', 'w', encoding='utf-8-sig') as file:
    writer = csv.DictWriter(
        file,
        sheet_header,
        delimiter=',',
        dialect='unix'
    )
    writer.writeheader()
    writer.writerows(ads)

P.S. pages_for_fetch предназначена для того, чтобы указать количество страниц для парсинга

P.P.S И еще один совет. Не используйте excel для работы с csv да и вообще с любыми файлами созданными не в excel. Велика вероятность того, что Excel сломает эти данные. (За исключением тех случаев когда данные подтягиваются через PowerQuery). Используйте, к примеру, Clac из LibreOffice. Намного корректней работает.