默认情况下，标准open()函数已经返回一个缓冲文件（如果在您的平台上可用）。对于通常 完全缓冲的文件对象。
通常， 这里意味着Python将其留给C stdlib实现；它使用fopen()调用（wfopen()在Windows上支持UTF-16文件名），这意味着已选择文件的默认缓冲；在Linux上，我相信是8kb。对于像XML解析这样的纯读取操作，这种类型的缓冲正是 您想要的。
通过XML解析完成iterparse的文件以16384字节（16kb）的块读取。
如果要控制缓冲区大小，请使用buffering关键字参数：
open('foo.xml', buffering=(2<<16) + 8) # buffer enough for 8 full parser reads
它将覆盖默认的缓冲区大小（我希望与文件块大小或其倍数匹配）。根据这篇文章，增加读取缓冲区应该会 有所帮助，并且使用至少预期读取块大小的4倍加上8个字节的大小将提高读取性能。在上面的示例中，我将其设置为ElementTree读取大小的8倍。
该io.open()函数表示对象的新Python 3 I / O结构，其中I / O被拆分为新的类类型层次结构，从而为您提供了更大的灵活性。价格更加间接，要传递的数据层更多，并且Python C代码本身会执行更多工作，而不是将这些工作留给操作系统。
您 可以 尝试看看效果是否io.open('foo.xml', 'rb', buffering=2<<16)会更好。在rb模式下打开将为您提供io.BufferedReader实例。
你 不 希望使用io.TextIOWrapper; 底层的expat解析器需要原始数据，因为它将解码XML文件本身的编码。这只会增加额外的开销；如果r改为以（文本模式）打开，则会得到此类型。
使用io.open()可能会为您提供更大的灵活性和更丰富的API，但是使用open()而不是可以打开基础C文件对象fopen()，并且所有缓冲都由Pythonio.BufferedioBase实现处理。
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