Python并发请求下限制QPS(每秒查询率)的实现代码
前两天有一个需求，需要访问某API服务器请求数据，该服务器限制了QPS=2(哈哈应该都知道是哪个服务器了吧_(:з」∠)_)，因为QPS很小所以就使用阻塞式请求。后来开通了服务，QPS提高到了20，阻塞式请求满足不了这个QPS了，于是使用了GRequests来并发请求数据，但这里又遇到了一个问题：并发太快，服务器通过发送错误码拒绝了很多数据的响应，造成了资源的浪费。
故在此记录以下几种 节流(Throttle) 方法：
以下均假设有如下包和数据前提：
import grequests urls = [ "https://www.baidu.com", "https://www.google.com" ] requests = [ grequests.get(url) for url in urls ] * 1000 rate = 20 # 表示 20 请求/秒
time.sleep(1)
这是最简单的方法，通过time.sleep(1)阻塞进程来控制每秒并发数量。用公式表达如下：
from time import sleep req_groups = [ requests[i: i+rate] for i in range(0, len(requests), rate) ] ret = [] for req_group in req_groups: ret += grequests.map(req_group) sleep(1) print(ret)
令牌桶(token bucket)方法
这种方法较精确，可以确保误差不超过±1（当然前提是你的电脑和目标服务器都能承受的了高并发）。以下是耗时的公式表示：
from time import time class Throttle: def __init__(self, rate): self.rate = rate self.tokens = 0 self.last = 0 def consume(self, amount=1): now = time() if self.last == 0: self.last = now elapsed = now - self.last if int(elapsed * self.rate): self.tokens += int(elapsed * self.rate) self.last = now self.tokens = ( self.rate if self.tokens > self.rate else self.tokens ) if self.tokens >= amount: self.tokens -= amount else: amount = 0 return amount throttle = Throttle(rate) req_groups = [ requests[i: i+rate] for i in range(0, len(requests), rate) ] ret = [] for req_group in req_groups: ret += grequests.map(req_group) while throttle.consume(): pass # 阻塞 print(ret)
GRequests-Throttle
这是一个使用令牌桶(token bucket)方法进行封装的GRequests修改版，使用方法很简单：
首先安装grequests-throttle(清华镜像源更新较慢，推荐使用阿里镜像源)
pip install grequests-throttle
import grequests_throttle as gt ret = gt.map(requests, rate=rate) print(ret)
总结
如果并发请求数量较小，可以考虑使用time.sleep(1)简单快捷；当并发请求数量较大时，使用令牌桶(token bucket)方法能最大化利用每一秒；如果不想写太多代码，可以使用GRequests-Throttle包进行请求流量控制。
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