由 dawei Python中的I/O操作是程序性能的关键因素之一。高效的I/O可以显著提升程序的运行效率，尤其是在处理大量数据或网络通信时。
了解Python中文件读写的基本方法是基础。使用内置的open函数配合with语句可以确保文件正确关闭，避免资源泄露。同时，选择合适的读写模式（如r、w、a）能减少不必要的操作。
对于大数据量的读取，逐行处理比一次性读取整个文件更节省内存。使用生成器或者迭代器可以逐步处理数据，避免内存溢出问题。
在网络编程中，异步I/O模型能够有效提升并发性能。Python的asyncio库提供了非阻塞的I/O操作方式，适合高并发场景。结合await关键字，可以让代码更加简洁且高效。
使用缓冲技术也能优化I/O性能。例如，通过设置缓冲区大小，减少磁盘或网络的访问次数，从而加快数据传输速度。
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•合理利用第三方库如pyarrow、pandas等，可以在处理结构化数据时大幅提升I/O效率，减少手动处理的时间成本。