在编程过程中，优化程序效率是非常重要的，而输入数据是影响程序效率的一个因素。在Python中，有很多技巧可以优化输入数据的过程，从而提高程序效率。下面介绍几个常用的Python输入技巧。
一、使用sys.stdin.readline()代替input()
使用input()函数输入数据时，内存中会存储输入的值，这会导致占用大量内存，尤其在数据量较大时，会极大地影响程序效率。而使用sys.stdin.readline()则可以直接读取标准输入中的一行数据，不会占用过多内存。
import sys
# 一行一行读取标准输入的数据
a = sys.stdin.readline().rstrip()二、使用多行输入
在输入多行数据时，如果使用input()函数，则需要在每一行中手动输入。而使用多行输入则可以将多个数据一次性输入。
n = int(input()) # 输入数据的数量
a = list(map(int, input().split())) # 将一行中的多个数字转化为列表上面代码中，首先输入n，然后将一行中的多个数字通过split()分割成一个列表a。
三、使用快速读入
快速读取大量数据需要使用快速读入技巧，在Python中，可以使用快速读入函数readlines()实现。
n = int(input()) # 输入数据的数量
a = []
for i in range(n):
a.append(list(map(int, input().split())))
# 使用快速读入函数readlines()
b = []
for line in sys.stdin.readlines():
b.append(list(map(int, line.split())))
上面代码中，使用input()函数先输入一个n，然后使用for循环读取n行数据，将每行的数据存储到列表a中。而使用readlines()则可以一次性将标准输入所有的数据读取到列表b中。
四、使用numpy优化输入过程
对于需要读取大量数据的程序，可以使用NumPy库来进一步优化输入过程，使用NumPy的fromfile()函数可以快速地从磁盘中读取多个数据。
import numpy as np
# 从指定文件中读取数据
a = np.fromfile('data.txt', dtype=np.int32)
# 从标准输入中读取数据
b = np.fromstring(sys.stdin.read(), dtype=np.int32, sep=' ')
上面代码中，使用fromfile()函数可以从指定的文件中读取数据，而使用fromstring()函数则可以从标准输入中读取数据，并且可自定义数据类型、数据分割符等参数。
五、使用pandas优化输入过程
对于需要快速读取CSV文件并进行数据处理的程序，可以使用Pandas库来优化输入过程。
import pandas as pd
# 读取指定的CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
# 从标准输入中读取CSV格式的多个数据
data = pd.read_csv(sys.stdin, header=None)
上面代码中，使用read_csv()函数从指定CSV文件或标准输入中读取数据，可以支持大规模数据的快速读取和处理。
