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，高效的I/O可以显著提升程序的运行效率。
AI绘图结果，仅供参考
使用内置的`with`语句可以确保文件在使用后被正确关闭，避免资源泄漏。例如，`with open('file.txt', 'r') as f:`会自动管理文件对象的生命周期。
对于大量数据的读取，逐行处理比一次性读取整个文件更节省内存。可以使用`for line in f:`循环逐行处理，而不是调用`read()`方法一次性加载全部内容。
在网络编程中，异步I/O模型如`asyncio`可以提高并发性能。通过非阻塞方式处理多个连接，避免因等待I/O而浪费CPU时间。
利用缓冲技术也能优化I/O性能。例如，`open()`函数的`buffering`参数可以控制读写时的缓冲大小，适当增大缓冲区能减少系统调用次数。
避免频繁的I/O操作是提升效率的重要策略。可以通过合并多个小操作为一次大操作来减少开销，比如批量写入而非逐条写入。
•理解不同I/O操作的底层实现有助于选择最优方案。例如，`os`模块提供的低级函数与`io`模块的高级接口各有适用场景。