由 dawei Python在处理I/O操作时，性能往往成为瓶颈。尤其是在读写大量数据或网络通信时，合理选择I/O方式可以显著提升程序效率。
使用内置的`open()`函数进行文件读写是常见做法，但默认模式可能不是最优。例如，使用`with`语句可以确保文件正确关闭，同时结合`readline()`或`readlines()`能更灵活地控制读取过程。
对于大数据量的处理，逐行读取或分块读取比一次性加载整个文件更高效。通过`io`模块中的`BufferedIOBase`类，可以实现更高效的缓冲读写机制。
在网络I/O中，异步编程模型如`asyncio`能有效提升并发性能。使用`aiohttp`等库进行异步HTTP请求，避免阻塞主线程，提高整体吞吐量。
AI绘图结果，仅供参考
•利用多线程或多进程处理I/O密集型任务也是一种常见策略。Python的`concurrent.futures`模块提供了简单易用的接口，便于实现并行处理。
•合理使用缓存和预读技术也能减少I/O次数。例如，在读取数据库或远程资源时，适当缓存结果可以大幅降低重复I/O带来的开销。