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、网络通信还是与数据库交互，高效的I/O处理能够显著提升程序的整体效率。
AI绘图结果，仅供参考
使用异步IO（如asyncio库）可以避免阻塞主线程，使得程序在等待I/O时能处理其他任务。这对于高并发场景尤其重要，例如Web服务器或实时数据处理。
正确选择I/O模式也能优化性能。例如，使用二进制模式读写文件比文本模式更快，尤其是在处理大文件时。•合理设置缓冲区大小可以减少磁盘访问次数。
在网络编程中，使用非阻塞套接字和事件循环可以提高程序的响应速度。结合select、poll或epoll等机制，可以高效地管理多个连接。
利用标准库中的shutil模块进行文件复制或移动操作，相比手动实现更简洁且性能更优。同时，避免频繁打开和关闭文件，尽量复用文件对象。
对于数据库操作，使用连接池和批量插入/更新代替单条语句，可以大幅减少数据库交互的开销。•适当使用缓存机制也能减轻I/O压力。
实践中，通过性能分析工具（如cProfile）定位I/O瓶颈，再针对性优化，是提升程序效率的有效方法。