引言
在开发Web应用程序时,我们经常需要对某些功能或API进行速率限制,以防止滥用和保护服务器资源。Python的ratelimit库提供了一种简单且强大的方法来实现速率限制。本文将介绍如何使用ratelimit库在Python应用程序中实现速率限制功能。
什么是速率限制?
速率限制是一种限制某个操作或功能的调用频率的方法。它可以防止恶意用户或程序对系统造成过大的负载或滥用系统资源。速率限制通常通过设置每秒或每分钟允许的最大请求数来实现。
ratelimit库简介
ratelimit是一个Python库,它提供了速率限制的功能。它基于令牌桶算法,允许您以简洁而灵活的方式对函数或方法进行速率限制。
ratelimit 提供的装饰器,可以控制被装饰的函数在某个周期内被调用的次数不超过一个阈值,尽管作者本意是限制那些访问web API 的函数的调用次数,但你可以推而广之,所有不能频繁调用的函数都可以用这个装饰器来修饰。
项目的github地址: https://github.com/tomasbasham/ratelimit
ratelimit库
实例 @sleep_and_retry @limits(calls=2, period=10)
@sleep_and_retry 是一个 Python 装饰器,用于在函数调用达到限制后自动进行重试,并在重试之前进行休眠。它通常与限流库(如 ratelimit)一起使用,以确保函数在限制条件下被正确执行。
@limits(calls=2, period=10) 是 ratelimit 库中的另一个装饰器,用于设置函数的限制条件。在这个例子中,它指定了函数在 10 秒内最多可以被调用 2 次。
当函数被装饰时,@sleep_and_retry 会在函数调用超过限制时自动进行休眠并重试。具体的行为如下:
当函数第一次被调用时,它会立即执行。 如果函数在 10 秒内已经被调用了 2 次,它将抛出一个异常,指示超过了限制。 如果函数调用达到了限制,@sleep_and_retry 会在下一次调用之前休眠一段时间,以确保函数在下一个计算周期开始之前被重试。 休眠时间的计算基于上一次函数调用的时间和当前时间之间的差值。
要开始使用ratelimit库,首先需要安装它。可以使用pip命令进行安装:
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使用ratelimit库进行速率限制:
下面是一个示例,演示如何在Python函数上应用速率限制:
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在上面的示例中,@limits(calls=2, period=1)装饰器定义了一个速率限制规则,允许每秒最多调用两次my_function函数。@sleep_and_retry装饰器可确保当超出速率限制时,函数将休眠并重试。
根据您的需求,您可以根据实际情况调整calls和period参数的值。
日常使用
函数限制
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高并发线程池
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参考文档: python开源项目解读—ratelimit,限制函数单位时间内被调用次数 Python Django 配置使用django-ratelimit限制网站接口访问频率