当调用分页的 API 接口并希望快速返回全部数据时，可以采用以下策略：

一、优化网络请求

并发请求

示例：

python

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 
def get_page_data(page):
    url = f"https://example.com/api?page={page}"
    response = requests.get(url)
    return response.json()
with ThreadPoolExecutor(max_workers = 10) as executor:
    pages = range(1, 101)
    results = list(executor.map(get_page_data, pages))
# 这里的results是包含所有分页数据的列表

优化网络带宽利用

示例：

java

import java.io.IOException;
import java.net.Socket;
public class Main {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Socket socket = new Socket("example.com", 80);
        socket.setTcpNoDelay(true);
        // 后续进行API请求相关操作
    }
}

二、本地缓存策略

内存缓存

示例：

python

import functools
@functools.lru_cache(maxsize = 128)
def get_page_data(page):
    url = f"https://example.com/api?page={page}"
    response = requests.get(url)
    return response.json()
# 第一次调用会发送网络请求，后续相同页码的调用将直接从缓存获取

磁盘缓存

示例：

python

import requests
import diskcache
cache = diskcache.Cache('/tmp/my_cache')
def get_page_data(page):
    if page in cache:
        return cache[page]
    url = f"https://example.com/api?page={page}"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    cache[page] = data
    return data

三、与 API 提供方沟通协商

请求提高速率限制

示例：

获取特殊权限或接口

示例：

总结

调用分页 API 接口快速返回全部数据可从三方面着手。

首先，优化网络请求。一是采用并发请求，利用现代编程语言的并发编程能力，如 Python 的asyncio库或concurrent.futures库，减少获取数据时间；二是优化网络带宽利用，调整相关参数如缓冲区大小等。

其次，运用本地缓存策略。包括内存缓存，可使用类似LRU的策略，在 Python 中用functools.lru_cache装饰器；以及磁盘缓存，当数据量大内存不足时，借助数据库或磁盘缓存库如 Python 的diskcache库。

最后，与 API 提供方沟通协商。一方面请求提高速率限制，说明合理使用场景和需求；另一方面争取获取特殊权限或接口，如批量获取数据的接口或企业版 API 套餐。如遇任何疑问或有进一步的需求，请随时与我私信或者评论联系。