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Python的I/O操作是程序性能的关键部分，尤其是在处理大量数据或网络通信时。高效的I/O可以显著提升程序运行效率。
使用内置的文件对象进行读写是一种基础但有效的方式。例如，通过with语句打开文件，可以确保资源被正确释放，避免内存泄漏。
在读取大文件时，逐行读取比一次性读取整个文件更节省内存。可以使用for line in file这样的方式，按需处理数据。
对于网络I/O，异步编程模型如asyncio能有效提高并发性能。通过非阻塞的I/O操作，程序可以在等待响应时执行其他任务。
使用缓冲技术可以减少磁盘或网络I/O的次数。例如，open函数的buffering参数可以控制缓冲大小，优化读写速度。
在实际开发中，合理选择I/O模式（同步或异步）和工具（如shutil、os模块）能大幅提升代码效率。同时，注意异常处理，确保程序稳定运行。
AI绘图结果，仅供参考
掌握这些技巧后，开发者能够编写出更高效、更健壮的Python程序，应对各种复杂的I/O场景。
