由 dawei Python在处理I/O操作时，性能往往成为瓶颈。高效的I/O不仅能提升程序运行速度，还能优化资源使用。
使用内置的`io`模块可以替代传统的`open()`函数，提供更灵活的文件读写方式。例如，`io.BytesIO`和`io.StringIO`适合处理内存中的数据流，避免频繁的磁盘访问。
异步I/O是提高效率的重要手段。通过`asyncio`库，可以编写非阻塞代码，让程序在等待I/O时执行其他任务。这对于网络请求或大量文件读写非常有用。
在处理大量数据时，分块读取比一次性加载整个文件更高效。例如，使用`read(size)`方法逐段读取文件，能有效减少内存占用。
利用生成器和迭代器可以优化数据处理流程。通过逐行或逐块处理数据，避免一次性存储全部内容，有助于提升程序的可扩展性。
AI绘图结果，仅供参考
合理选择I/O模式也很关键。例如，二进制模式（'rb'/'wb'）比文本模式（'r'/'w'）更快，尤其适用于非文本数据的处理。
•结合多线程或多进程可以进一步提升I/O密集型任务的性能。但需要注意线程间的同步问题，避免数据竞争。