由 dawei 在Python中，I/O操作是程序性能的关键因素之一。无论是读取文件、处理网络数据还是与数据库交互，高效的I/O可以显著提升程序运行效率。
使用异步IO是提升性能的一种有效方式。Python的asyncio库允许编写单线程的并发程序，适用于高并发的网络请求场景。通过async/await语法，代码结构清晰且易于维护。
对于文件读写，使用with语句可以确保资源被正确释放。例如，with open('file.txt', 'r') as f: 可以避免因忘记关闭文件而造成的资源泄漏。
AI绘图结果，仅供参考
读取大文件时，逐行读取或分块读取比一次性加载整个文件更高效。这可以减少内存占用，提高程序的稳定性和响应速度。
在网络通信中，使用socket编程时，设置非阻塞模式可以让程序在等待数据时执行其他任务，从而提升整体吞吐量。
利用多进程或多线程处理I/O密集型任务也是一种常见策略。虽然Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程的并行性，但在I/O操作中，多线程依然能带来性能提升。
•合理选择数据序列化格式也会影响I/O效率。例如，使用pickle或json进行数据交换时，根据具体需求选择最合适的格式可以优化传输和解析时间。