Python中基于Limiter()实现用户请求的并发处理

在Python中，可以使用Limiter()来实现用户请求的并发处理。Limiter是一个用于限制并发请求的工具，它可以设置并发数限制，并在超过限制时进行阻塞、延迟或丢弃请求。

下面是一个使用Limiter实现用户请求的并发处理的例子：

import time
from datetime import datetime
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from pyrate_limiter import Limiter, Duration

# 创建一个Limiter实例，限制每秒最多处理5个请求
limiter = Limiter(max_calls=5, period=Duration.SECOND)

# 定义一个任务函数
def process_request(request):
    # 获取当前时间
    current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(f"Processing request at {current_time}: {request}")
    # 模拟请求处理时间
    time.sleep(1)
    # 获取处理完成的时间
    finished_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(f"Finished processing request at {finished_time}: {request}")

# 创建一个线程池
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)

# 定义用户请求列表
requests = ['request1', 'request2', 'request3', 'request4', 'request5', 'request6', 'request7', 'request8', 'request9', 'request10']

# 循环处理用户请求
for request in requests:
    # 在Limiter限制的并发数内进行请求处理
    with limiter:
        executor.submit(process_request, request)

# 等待所有请求处理完成
executor.shutdown()

在上面的例子中，我们首先创建了一个Limiter实例，并设置了最大并发请求数为5个。然后，定义了一个process_request函数，用于处理用户请求。在循环中，我们使用with语句在Limiter限制的并发数内进行请求处理，这样可以保证并发数不超过设定的限制。最后，使用线程池处理用户请求，并等待所有请求处理完成。在process_request函数中，我们使用time.sleep(1)模拟请求的处理时间。

需要注意的是，如果请求的并发数超过了Limiter设置的限制，Limiter会根据配置的处理方式进行处理。默认情况下，超过限制的请求会被阻塞，直到有可用的并发数。你可以在创建Limiter实例时，通过配置block=True来启用阻塞模式，或通过配置action='discards'来丢弃超出限制的请求。