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Python在处理IO操作时，性能往往成为瓶颈。常见的IO类型包括文件读写、网络请求和数据库交互。为了提升效率，可以利用异步编程模型或非阻塞IO。
异步IO通过事件循环实现并发，避免了线程切换的开销。Python的asyncio库提供了异步编程的支持，适用于高并发场景。使用async/await语法可以让代码更简洁易读。
在文件处理中，逐行读取或批量读取能有效减少内存占用。例如，使用生成器逐行处理大文件，而不是一次性加载整个文件到内存中。
对于网络请求，使用aiohttp或httpx等异步HTTP客户端可以显著提升吞吐量。同时，合理设置超时和重试机制，能增强程序的健壮性。
数据库操作中，连接池和批量插入是优化的关键。通过预处理语句和事务管理，可以减少数据库的负载并提高执行效率。
AI绘图结果，仅供参考
实际开发中，应根据具体场景选择合适的IO方式。结合多线程、多进程与异步技术，能够充分发挥系统资源，提升整体性能。
