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中，合理的I/O策略可以显著提升程序效率。
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使用异步I/O是提高效率的一种有效方式。Python的asyncio库提供了非阻塞的I/O模型，允许程序在等待I/O操作完成时执行其他任务，避免资源浪费。
正确选择文件读写模式也很重要。例如，使用二进制模式读取大文件比文本模式更高效，同时可以减少编码解码带来的开销。
对于网络请求，可以利用多线程或多进程来并行处理多个连接。不过需要注意线程间的同步问题，避免竞态条件和资源冲突。
在处理大量数据时，分块读取和写入能有效降低内存占用。例如，逐行读取文件或按批次处理数据，有助于应对内存限制。
利用缓冲技术也能优化I/O性能。Python内置的缓冲机制可以减少实际的系统调用次数，提升整体吞吐量。
•监控和分析I/O性能是持续优化的关键。借助工具如cProfile或iostat，可以识别瓶颈并进行针对性优化。