在高并發(fā)場景下，API限流控制是防止系統(tǒng)因過多請求而導致崩潰的重要手段，也是應(yīng)對惡意攻擊的有效措施之一。今天，我們將聚焦Python Flask框架中的Flask-Limiter庫，通過具體的代碼示例，深入了解如何在實踐中輕松實現(xiàn)API限流控制。

安裝Flask-Limiter

首先，確保已安裝Flask-Limiter庫：

pip install Flask-Limiter

初始化Flask應(yīng)用與Limiter

from flask import Flaskfrom flask_limiter import Limiterfrom flask_limiter.util import get_remote_addressapp = Flask(__name__)limiter = Limiter( app, key_func=get_remote_address, # 默認使用請求者的IP地址作為限流標識 default_limits=["200 per day", "50 per hour"], # 設(shè)置全局默認限流規(guī)則)@app.route('/')def home(): return "Welcome to the API!"

應(yīng)用限流規(guī)則

在特定路由上應(yīng)用限流規(guī)則，例如對特定API endpoint設(shè)置每分鐘最多10次請求：

@app.route('/api/endpoint', methods=['POST'])@limiter.limit("10/minute") # 對此路由應(yīng)用限流規(guī)則def limited_api_endpoint(): # 處理請求的邏輯 process_request() return jsonify({"message": "Request processed successfully."})

動態(tài)限流

有時，我們可能需要根據(jù)用戶的登錄狀態(tài)或賬戶等級動態(tài)調(diào)整限流規(guī)則：

# 假設(shè)有一個獲取用戶等級的函數(shù)def get_user_level(): # 此處僅為示例，實際應(yīng)從數(shù)據(jù)庫或緩存中獲取 return 'premium' # 或者 'normal'@app.route('/api/another-endpoint', methods=['POST'])@limiter.limit(key_func=lambda: get_user_level(), default_limits=["100/minute", "10/second"])def dynamic_limited_api_endpoint(): # 根據(jù)用戶等級應(yīng)用不同的限流規(guī)則 process_request() return jsonify({"message": "Request processed successfully."})

處理超出限流的情況

當請求超過限流限制時，F(xiàn)lask-Limiter會自動返回429 Too Many Requests錯誤。但我們可以自定義超出限流時的處理方式：

@limiter.exempt # 免除這個路由的限流規(guī)則，用于處理限流錯誤@app.errorhandler(429)def ratelimit_handler(e): return jsonify({"error": "Too many requests, please try again later."}), 429

通過以上步驟，我們已經(jīng)在Flask應(yīng)用中成功部署了API限流控制。Flask-Limiter憑借其簡潔易用的API和靈活的配置選項，使開發(fā)者能夠輕松應(yīng)對高并發(fā)場景，有效預防DDoS攻擊，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可用性。

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