Python进阶：高效I/O操作技巧与实战

数据湖潜水员的日常是与海量数据打交道，而高效I/O操作是提升处理效率的关键。Python在I/O方面提供了丰富的工具和库，合理使用能显著优化性能。

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文件读写是基础，但频繁的小块读写会带来性能瓶颈。可以考虑使用缓冲技术，例如通过io模块中的BufferedWriter或BufferedReader来减少系统调用次数。

对于网络I/O，异步编程是一个强大工具。asyncio和aiohttp等库允许在等待响应时执行其他任务，避免阻塞主线程，从而提高整体吞吐量。

内存映射文件（mmap）也是一种高效手段。它将文件直接映射到内存中，避免了传统的read/write操作，特别适合处理大文件。

在处理大量数据时，生成器（generator）能够按需生成数据，减少内存占用。配合with语句管理资源，确保文件正确关闭。

多线程或多进程适用于CPU密集型任务，但I/O密集型任务更适合异步或事件驱动模型。选择合适的并发方式能大幅提升效率。

监控和分析I/O性能是持续优化的基础。使用cProfile等工具定位瓶颈，针对性调整代码结构和策略。

（编辑：站长网）

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