使用Throttle()实现Python中的请求配额控制

在编写网络爬虫或者访问API时，我们通常需要控制请求的速率，以确保我们不会超过每分钟或每小时的请求配额。Python中的throttle函数可以帮助我们实现这样的请求配额控制。

Throttle函数的实现及其使用方式如下所示：

import time

def throttle(rate_limit, time_window):
    """
    rate_limit: 允许的请求配额数量
    time_window: 时间窗口，即在多长时间内允许的请求配额数量
    """
    def decorator(func):
        # 初始化一个空队列，用于存储请求的时间戳
        timestamps = []

        def wrapper(*args, **kwargs):
            # 当队列的长度达到了请求配额数量时，判断是否在时间窗口内
            if len(timestamps) >= rate_limit:
                # 获取队列中最早的时间戳
                earliest_timestamp = timestamps[0]
                # 判断时间戳是否在限定的时间窗口内
                if time.time() - earliest_timestamp < time_window:
                    # 如果在时间窗口内，则计算需要等待的时间
                    sleep_time = time_window - (time.time() - earliest_timestamp)
                    # 等待一段时间
                    time.sleep(sleep_time)
                # 将最早的时间戳移出队列
                timestamps.pop(0)
            
            # 调用原始函数，并将当前时间戳添加到队列中
            result = func(*args, **kwargs)
            timestamps.append(time.time())
            return result

        return wrapper

    return decorator

了解了throttle的实现后，下面我们来看一个使用实例，假设我们需要编写一个爬虫程序，访问一个API来获取用户信息，但是该API限制每分钟只能发送10个请求。我们可以使用throttle函数来实现请求配额控制，示例代码如下所示：

import requests

@throttle(rate_limit=10, time_window=60)
def get_user_info(user_id):
    response = requests.get(f"https://api.example.com/users/{user_id}")
    return response.json()

# 依次请求对应的用户信息
user_ids = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
for user_id in user_ids:
    user_info = get_user_info(user_id)
    print(user_info)

在上面的代码中，我们使用@throttle(rate_limit=10, time_window=60)装饰器将get_user_info函数进行了装饰。这样每次调用get_user_info函数时，都会先检查是否达到了请求配额限制，如果达到了，就会在时间窗口内等待，直到可以继续发送请求。

使用throttle函数可以方便地实现请求配额控制，确保我们不会超过API或者网站的限定请求配额。