Python中实现基于Limiter()的并发任务限制策略

在Python中，可以使用Limiter()类来实现基于并发任务的限制策略。Limiter()是asyncio模块中提供的一个工具，它允许我们在并发任务中控制同时执行的任务数量。以下是一个关于使用Limiter()的示例：

import asyncio
from asyncio_throttle import Limiter

async def task(name):
    print(f'Starting task {name}')
    # 任务逻辑
    await asyncio.sleep(1)
    print(f'Finished task {name}')

async def main():
    limiter = Limiter(max_rate=3)  # 最大并发数为3
    async with limiter:
        tasks = [task(i) for i in range(10)]
        await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

在上面的示例中，我们首先定义了一个task()函数，该函数代表一个并发任务。这里我们只是简单地使任务休眠1秒钟，然后打印任务的名字。

在main()函数中，我们创建了一个Limiter()实例，并将最大并发数设置为3。然后，我们使用async with语句来处理并发任务的限制。在限制器上下文中，我们创建了10个任务实例，并使用asyncio.gather()函数来并发执行这些任务。

Limiter()类是多线程安全的，它会确保在给定时刻，最多只有3个任务在执行。当有任务完成并释放限制时，新的任务将被允许执行。

你可以根据自己的需求设置不同的并发数。这可以帮助控制执行任务时的系统负载，并确保不会同时执行过多的任务，导致系统超负荷。

总之，使用Limiter()类可以很容易地实现基于并发任务的限制策略。它提供了一种简单而有效的方式来控制同时执行的任务数量，并可以根据实际需求对其进行调整。