Работа ограничителя скорости API-запросов

Я пытаюсь ограничить свои вызовы API на основе приведенных ниже предельных ставок. Для этого я пытаюсь использовать ratelimit из Python.

  • В секунду: 25 запросов
  • В минуту: 250 запросов
  • За 30 минут: 1000 запросов.

Я могу использовать ограничение в секунду на основе ограничения скорости, как показано ниже:

from ratelimit import limits, sleep_and_retry

SEC_CALLS = 10
SEC_RATE_LIMIT = 1

@sleep_and_retry
@limits(calls=SEC_CALLS, period=SEC_RATE_LIMIT)
def check_limit_secs():
    print(f'sec time: {time.time()}')
    return

##Function Code:

for i in ID:
   
    check_limit_secs()  
    url = 'https://xxxxxx{}'.format(ID)
    
    headers = {
        'Accept': 'application/json'
    }

    response = requests.get(url, headers=headers)

    # Check the response status
    if response.status_code == 200:
        # Do something with the response data (e.g., print it)
        print(i)
             # print(response.json())
    else:
        # Print an error message if the request was not successful
        print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")

Этот код не позволяет мне обращаться к API через 1 секунду, но я также хочу ограничить его на основе одной минуты и 30 минут.

К вашему сведению: мой код обрабатывает 25 запросов в секунду, а это означает, что через 10 секунд моя предельная ставка будет достигнута. Это означает, что мой код должен остановиться примерно на 50 секунд, чтобы полностью заполнить лимит в минуту.

Нужно ли мне совершать несколько звонков, используя ratelimit?

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
50
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Проблемы:

Одноуровневое ограничение скорости или ограничение скорости: ваша текущая реализация с @limits(calls=SEC_CALLS, period=SEC_RATE_LIMIT) ограничивает только количество запросов в секунду. Если вы делаете непрерывные запросы, вы можете превысить минутные и получасовые ограничения.

Возможно, происходит накопление запросов: например, в вашем случае вы отправляете 25 запросов в секунду, вы достигнете предела в минуту (250 запросов) через 10 секунд или меньше.

Текущая настройка не остановит дальнейшие запросы при достижении этого ограничения, поэтому вы рискуете превысить минутные или 30-минутные ограничения без дополнительных проверок.

Возможное решение: Попробуйте одновременно установить несколько ограничений скорости. Вам необходимо учитывать лимиты в секунду, в минуту или в 30 минут. Возможным решением было бы объединить несколько декораторов @limits или использовать собственную логику для отслеживания запросов в разных временных окнах.

Но как бы это отследить, довольно утомительно...

например

@sleep_and_retry
@limits(calls=HOUR_CALLS, period=HOUR_RATE_LIMIT)
@sleep_and_retry
@limits(calls=MIN_CALLS, period=MIN_RATE_LIMIT)
@sleep_and_retry
@limits(calls=SEC_CALLS, period=SEC_RATE_LIMIT)
def check_limit():
    print(f'Time: {time.time()}'

ИЛИ

В качестве альтернативы вместо этого используйте tenacity только потому, что он реализует вышеупомянутые проблемы.

Я упоминал ранее...

Например:

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_random_exponential
@retry(
    reraise=True,
    wait=wait_random_exponential(min=0.1, max=10),
    stop=stop_after_attempt(3),
)
def check_limit(...):
    .... your code
stop=stop_after_attempt(3) почему я должен использовать здесь 3? или это просто образец, который вы предоставляете?
pylearner 19.08.2024 20:15

@pylearner Привет, это пример, это зависит исключительно от вас, это как способ сказать, не слышу ли я (ваша функция) остановки API. Надеюсь, это поможет?

Derek Roberts 19.08.2024 20:18

Привет @Derek Roberts, спасибо за информацию. Это очень полезно и понятно.

pylearner 19.08.2024 20:20

Не беспокойтесь... рад, что смог помочь :)

Derek Roberts 19.08.2024 20:21

Другие вопросы по теме

Microsoft.Extensions.Http.Resilience: использование параметров AddStandardResilienceHandler с SlidingWindowRateLimiter
Реализация ограничения скорости для общедоступных конечных точек в C# и .NET Core для предотвращения атак методом перебора
Ключ API OpenAI выдает ошибку ограничения скорости, хотя ключ API не используется
Прокси Golang Socks5 с переадресацией лимита трафика на следующий прокси Socks5
Как я могу перезаписать глобальный ограничитель для определенной конечной точки API?
Spotify API повторил ошибку http 429 при использовании Spotipy
Защита от DDoS и ограничение скорости в экземпляре GCP
Как реализовать ограничение скорости Spring Cloud Gateway для одного и того же API/URL с разными значениями ограничения скорости для разных пользователей?
API ограничения скорости ASP.NET с ограничением очереди с ключом раздела
Как реализовать ограничитель скорости в вызове API rest, приложении Spring MVC без использования Springboot или облака?