Python进阶：高效I/O操作技巧与实战案例

Python在处理I/O操作时，性能往往成为瓶颈。尤其是在处理大量数据或频繁读写文件时，选择合适的I/O方法可以显著提升程序效率。

使用内置的`open()`函数时，建议指定合适的模式，如`'r'`、`'w'`或`'rb'`等。对于文本文件，使用`encoding='utf-8'`能避免编码问题，同时提高读写稳定性。

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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:`的方式，逐行处理数据，避免内存溢出。

对于二进制数据，推荐使用`io.BytesIO`或`io.BufferedReader`来优化读写速度。这些类提供了更高效的缓冲机制，减少磁盘I/O次数。

异步I/O是提升性能的另一种方式。借助`asyncio`和`aiofiles`库，可以在等待I/O操作时执行其他任务，从而充分利用CPU资源。

实战中，可以通过`time`模块测试不同I/O方法的性能差异。例如，对比`read()`和`readline()`的执行时间，选择最优方案。

合理利用缓存和批量处理也能有效减少I/O开销。例如，将多个小写入操作合并为一次大写入，可大幅降低系统调用次数。

（编辑：91站长网）

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