由 dawei 在Python中，I/O操作是程序性能的关键因素之一。无论是读写文件、网络通信还是处理大量数据，优化I/O可以显著提升程序效率。
使用内置的`with`语句可以确保文件在使用后被正确关闭，避免资源泄露。这种方式不仅简洁，还能提高代码的可读性和安全性。
对于大文件的处理，逐行读取或分块读取比一次性加载整个文件更高效。例如，使用`readline()`或`iter()`函数可以按需获取数据。
在网络编程中，异步I/O模型如`asyncio`能有效提升并发处理能力。通过非阻塞方式处理多个连接，减少等待时间，提高整体吞吐量。
AI绘图结果，仅供参考
利用缓冲技术也能优化I/O性能。例如，`io.BufferedWriter`和`io.BufferedReader`可以在读写时减少实际的系统调用次数。
选择合适的文件模式（如`rb`或`wb`）有助于避免不必要的数据转换，特别是在处理二进制文件时。
•在实际应用中，结合多种I/O优化手段，根据具体场景调整策略，能够实现更高效的程序运行。