优化python调用API响应缓慢的方法包括：一、使用Session对象复用TCP连接减少握手开销；二、在请求头添加Accept-Encoding: gzip启用GZIP压缩，减小传输体积；三、通过ThreadPoolExecutor并发请求替代串行，提升多接口调用效率；四、设置合理超时参数如timeout=(3, 10)，避免请求长时间挂起；五、利用functools.lru_cache缓存高频请求结果，减少重复网络开销。
如果您在使用Python调用API接口时发现响应缓慢，这可能是因为网络延迟、频繁请求或未合理利用缓存机制。通过优化请求方式和调整程序结构，可以显著提升访问速度。以下是几种实用的优化技巧：
一、使用连接池复用TCP连接
频繁创建和关闭连接会消耗大量时间。使用连接池可以在多个请求之间复用同一个TCP连接，减少握手开销。
1、导入requests库中的Session对象，它默认支持连接池。
2、创建一个Session实例，并用它发送所有请求。
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3、确保在程序结束前不关闭Session，以最大化连接复用效果。
二、启用GZIP压缩传输数据
服务器若支持GZIP压缩，开启该功能可大幅减小响应体体积，从而加快传输速度。
1、在请求头中添加Accept-Encoding字段，声明支持gzip。
2、发送请求后检查响应头Content-Encoding是否为gzip。
3、使用requests库时无需手动解压，库会自动处理压缩内容。
三、并发请求替代串行调用
当需要调用多个独立API时，串行执行效率低下。采用并发方式能同时发起多个请求，缩短总体耗时。
1、使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor。
2、将每个API请求封装成函数，并提交到执行器中。
3、收集返回结果并进行后续处理。
4、注意控制最大并发数，避免被目标服务器限流或封禁IP。
四、合理设置超时参数
未设置超时可能导致请求长时间挂起，拖慢整体流程。合理配置超时有助于快速失败并释放资源。
1、在调用requests.get()或post()时指定timeout参数。
2、建议分为连接超时和读取超时两个阶段，例如timeout=(3, 10)表示3秒连不上即断开，10秒内未收到完整响应则终止。
五、本地缓存高频请求结果
对于变动频率较低的数据，重复请求浪费时间和带宽。通过本地缓存可直接返回已有结果。
1、使用functools.lru_cache装饰器对请求函数进行包装。
2、设定合理的最大缓存数量和过期时间。
3、敏感或实时性要求高的数据不应缓存，以免获取陈旧信息。