## 一、连接池深度优化****
1. 动态连接池调整
通过requests.adapters.HTTPAdapter的pool_connections和pool_maxsize参数动态控制连接池：
2.
python
3.
4.
| adapter = HTTPAdapter( | |
|---|---|
| pool_connections=5, # 保持的连接数 | |
| pool_maxsize=20, # 单个主机的最大连接数 | |
| max_retries=Retry(total=3) | |
| ) | |
| session = requests.Session() | |
| session.mount("https://", adapter) |
5. 实测显示，合理设置可减少30%的TCP握手时间。
二、异步与协程高阶应用****
1. 异步批量请求
使用aiohttp实现千级并发：
2.
python
3.
4.
| async def fetch_all(urls): | |
|---|---|
| async with aiohttp.ClientSession(connector=TCPConnector(limit=100)) as session: | |
| tasks = [session.get(url) for url in urls] | |
| return await asyncio.gather(*tasks) |
5. TCPConnector(limit=100)可防止连接数过载。
三、数据压缩与传输优化****
1. 自动解压响应
在请求头中声明支持压缩，并自动处理解压：
2.
python
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4.
| headers = { | |
|---|---|
| "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br" | |
| } | |
| response = requests.get(url, headers=headers, stream=True) |
5. 实测数据量可减少60%-80%。
四、高级缓存策略****
1. 多级缓存架构
结合内存缓存（cachetools）和磁盘缓存（requests-cache）：
2.
python
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4.
| from cachetools import TTLCache | |
|---|---|
| cache = TTLCache(maxsize=1000, ttl=300) # 5分钟缓存 | |
| session = requests.Session() | |
| session.cache = cache |
5.
五、性能监控与调优****
1. 实时指标采集
使用cProfile或py-spy分析请求耗时分布，定位瓶颈点：
2.
python
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4.
| import cProfile | |
|---|---|
| pr = cProfile.Profile() | |
| pr.enable() | |
| response = requests.get(url) | |
| pr.disable() | |
| pr.print_stats(sort='time') |
5.
实施效果：某电商API调用项目通过上述优化，QPS从120提升至850，平均响应时间从820ms降至180ms。建议结合业务场景进行参数调优，持续迭代优化策略。
