由 dawei 在Python中，I/O操作是程序性能的关键因素之一。高效的I/O可以显著提升程序的运行速度，尤其是在处理大量数据或网络通信时。
使用内置的`io`模块可以优化文件读写操作。例如，`io.BufferedReader`和`io.BufferedWriter`能够提供更高效的缓冲机制，减少磁盘访问次数。
对于网络I/O，异步编程模型如`asyncio`能有效提高并发能力。通过非阻塞的IO操作，程序可以在等待响应时执行其他任务，避免资源浪费。
在读取大文件时，逐行读取或分块读取比一次性加载整个文件更节省内存。使用`with open(...) as f:`语句可以确保文件正确关闭，避免资源泄漏。
利用多线程或多进程处理I/O密集型任务也是一种常见策略。虽然GIL限制了多线程的CPU并行性，但在I/O操作中仍能发挥一定作用。
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正确选择I/O模式（如同步或异步）和合适的库（如`aiofiles`用于异步文件操作）能进一步提升效率。同时，合理配置缓冲区大小也能优化性能。
实践中应结合具体场景测试不同方法的效果，找到最适合当前任务的I/O方案。