在使用DeepSeek的JSON模式时，如果需要频繁地进行相同类型的请求，有没有优化性能的方法？

在使用在使用DeepSeek的JSON模式进行频繁的同类型请求时，可以通过以下方法优化性能：

1. 批量请求

将多个请求合并为一个批量请求，减少网络开销和服务器压力。

{
  "requests": [
    {"type": "query", "data": {"query": "example1"}},
    {"type": "query", "data": {"query": "example2"}}
  ]
}

2. 本地缓存

缓存常用请求的结果，避免重复请求。

import requests
import json
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=100)
def cached_request(url, payload):
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()

url = "https://api.deepseek.com/endpoint"
payload = {"type": "query", "data": {"query": "example"}}
result = cached_request(url, payload)```

### 3. **长连接**
通过`keep-alive`保持连接，减少频繁建立和断开连接的开销。

```python
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry

session = requests.Session()
retry = Retry(total=5, backoff_factor=0.1, status_forcelist=[500, 502, 503, 504])
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry)
session.mount("http://", adapter)
session.mount("https://", adapter)

url = "https://api.deepseek.com/endpoint"
payload = {"type": "query", "data": {"query": "example"}}
response = session.post(url, json=payload)

4. 异步请求

使用异步处理来减少等待时间，提升并发性能。

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url, payload):
    async with session.post(url, json=payload) as response:
        return await response.json()

async def main():
    url = "https://api.deepseek.com/endpoint"
    payload = {"type": "query", "data": {"query": "example"}}
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        result = await fetch(session, url, payload)
        print(result)

asyncio.run(main())

5. 请求优先级

根据场景设置请求优先级，确保重要任务优先处理。

{
  "requests": [
    {"type": "query", "data": {"query": "important"}, "priority": 1},
    {"type": "query", "data": {"query": "less-important"}, "priority": 2}
  ]
}

通过这些方法，可以有效优化DeepSeek JSON模式的性能。