Điều khiển Tần suất Gọi Hàm với Trình Trang trí Throttle trong Python

Bộ trang trí throttle trong Python được sử dụng để giới hạn tần suất gọi một hàm. Điều này đặc biệt hữu ích cho việc giới hạn tốc độ để ngăn một hàm bị gọi quá thường xuyên, điều này có thể quan trọng đối với các hàm tương tác với API hoặc thực hiện các tác vụ sử dụng nhiều tài nguyên.

LƯU Ý: Django Rest Framework cung cấp tính năng này bên trong

Triển khai

Dưới đây là cách bạn có thể triển khai bộ trang trí throttle:

import time from functools import wraps

def throttle(seconds): def decorator(func): last_called = [0] @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): elapsed = time.time() - last_called[0] if elapsed >= seconds: last_called[0] = time.time() return func(*args, **kwargs) else: print("Function call throttled") return wrapper return decorator

@throttle(5) def my_function(): print("Function called")

my_function() # Output: Function called time.sleep(2) my_function() # Output: Function call throttled time.sleep(5) my_function() # Output: Function called

Giải thích

@throttle(seconds): Bộ trang trí này giới hạn các cuộc gọi hàm xuống một lần cho mỗi số giây được chỉ định.
last_called: Theo dõi thời điểm cuối cùng hàm được gọi để thực thi việc điều tiết.

Lợi ích

Giới hạn tốc độ: Ngăn các hàm bị gọi quá thường xuyên, bảo vệ tài nguyên.
Kiểm soát: Đảm bảo rằng các hàm sử dụng nhiều tài nguyên không làm quá tải hệ thống.

Trường hợp sử dụng

Yêu cầu API: Giới hạn tốc độ yêu cầu để tuân thủ giới hạn tốc độ API.
Quản lý tài nguyên: Kiểm soát quyền truy cập vào các hàm thực hiện các phép tính nặng hoặc các hoạt động cơ sở dữ liệu.

Kết luận

Bộ trang trí throttle là một công cụ có giá trị để quản lý tần suất gọi hàm, đảm bảo ứng dụng của bạn vẫn hiệu quả và tuân thủ các giới hạn tốc độ.

Bạn có thể tìm thấy thêm các bộ trang trí Python ở đây:

[Trình Trang Trí Python] Điều Tiết Lưu Lượng

Triển khai

Giải thích

Lợi ích

Trường hợp sử dụng

Kết luận

Liên quan

Theo dõi

Theo dõi bản tin của chúng tôi và không bao giờ bỏ lỡ những tin tức mới nhất.