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Flask-Limiter：为 API 添加访问速率限制的 Python 扩展！
2024-12-19
今天要给大家介绍一款在构建安全且稳定的 API 服务时非常实用的 Python 扩展——Flask-Limiter。它就如同一位严谨的 API 流量管家，能够精准地控制对 API 端点的访问速率，无论是防止恶意攻击、保护服务器资源，还是确保公平合理地分配 API 使用权限，Flask-Limiter 都能像一位公正的守门人，严格把控流量入口，引领我们在 API 开发与管理的世界里稳健前行。
安装 Flask-Limiter：开启流量管控之旅
要踏上 Flask-Limiter 的 API 流量管控之旅，首先得把它安装到我们的 Python 环境里。如果电脑上有 Python 的 pip 工具，在命令行里输入“pip install flask-limiter”，安装完成后，就仿佛招募到了这位专业的流量管家，准备在 API 服务的天地里维护流量秩序。
基本速率限制：设置全局规则
安装好 Flask-Limiter 后，咱们先来看看它如何设置基本的速率限制，这就像是流量管家在 API 服务的入口处竖起一块醒目的限速牌，对所有访问者一视同仁地进行流量限制。
from flask import Flask
from flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address
app = Flask(__name__)
# 创建 Limiter 实例，使用远程地址作为限制的依据
limiter = Limiter(
app,
key_func=get_remote_address,
default_limits=["100 per minute"]
)
# 定义一个简单的 API 端点
@app.route('/api/data')
def get_data():
return "Some data"
if __name__ == '__main__':
app.run()在这段代码里，Limiter类像是流量管家的指挥中心，key_func=get_remote_address表示根据客户端的远程 IP 地址来识别不同的访问者，default_limits=["100 per minute"]则像是那块限速牌上的规定，限制每个 IP 地址每分钟最多只能访问 100 次/api/data端点。当有客户端频繁请求该端点时，超过限制后，Flask-Limiter 会像管家礼貌地拒绝多余的请求并告知访问者已达到速率限制，在基本速率限制环节，Flask-Limiter 展示出了简洁高效的流量管控能力，为 API 服务的稳定性提供了初步保障。
基于用户角色的限制：区分权限流量
Flask-Limiter 还支持基于用户角色的速率限制，这就像是流量管家为不同身份的访客开辟了专用通道，并分别设置了不同的限速规则。
from flask import Flask, request
from flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address
app = Flask(__name__)
# 模拟用户认证函数，返回用户角色
def get_user_role():
# 这里可以根据实际的认证逻辑获取用户角色，例如从请求头或数据库中
return request.headers.get('X-User-Role', 'guest')
limiter = Limiter(
app,
key_func=lambda: get_user_role(),
default_limits=["10 per minute"]
)
# 为管理员角色设置更高的速率限制
limiter.limit("50 per minute")(app.route('/api/admin_data')(lambda: "Admin data"))
# 普通用户访问的端点
@app.route('/api/user_data')
def get_user_data():
return "User data"
if __name__ == '__main__':
app.run()在这个例子中，key_func=lambda: get_user_role()使得速率限制根据用户角色来确定。对于普通用户（guest角色），默认限制为每分钟 10 次访问，而对于管理员（通过X-User-Role请求头标识），在/api/admin_data端点上的访问速率限制提高到每分钟 50 次。就像流量管家为贵宾通道设置了更高的限速，Flask-Limiter 的基于用户角色的限制功能可以根据用户的不同权限分配合理的 API 访问资源，满足复杂业务场景下的流量管理需求。
动态速率限制：灵活应对变化
有时，我们需要根据服务器的负载或其他动态因素来调整速率限制，Flask-Limiter 能够像一位智能的流量调度员，动态地改变限速规则。
from flask import Flask
from flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address
import time
app = Flask(__name__)
limiter = Limiter(
app,
key_func=get_remote_address
)
# 根据当前时间动态设置速率限制
def dynamic_limit():
current_minute = int(time.time() / 60)
# 例如，奇数分钟限制为 50 次/分钟，偶数分钟限制为 100 次/分钟
if current_minute % 2 == 0:
return "100 per minute"
else:
return "50 per minute"
# 将动态限制应用到 API 端点
limiter.limit(dynamic_limit)(app.route('/api/dynamic_data')(lambda: "Dynamic data"))
if __name__ == '__main__':
app.run()在这段代码里，dynamic_limit函数像是流量调度员根据时间这个动态因素制定的灵活限速策略，limiter.limit(dynamic_limit)将这个动态规则应用到/api/dynamic_data端点。这样，根据当前时间的不同，该端点的访问速率限制会相应变化，就像调度员根据实时路况调整道路限速，Flask-Limiter 的动态速率限制功能使 API 服务能够更好地适应各种变化情况，优化资源利用和用户体验。
与缓存机制结合：提升性能与防护
Flask-Limiter 可以与缓存机制相结合，这就像是流量管家与仓库管理员携手合作，不仅限制流量，还能提高 API 响应速度并增强安全性。
from flask import Flask
from flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address
from flask_caching import Cache
app = Flask(__name__)
# 配置缓存
cache = Cache(app, config={'CACHE_TYPE':'simple'})
limiter = Limiter(
app,
key_func=get_remote_address
)
# 对一个需要缓存且限速的 API 端点进行设置
@app.route('/api/cached_data')
@limiter.limit("20 per minute")
@cache.cached(timeout=60)
def get_cached_data():
return "Cached data"
if __name__ == '__main__':
app.run()在这个示例中，@cache.cached(timeout=60)对/api/cached_data端点进行缓存设置，在限速的同时将响应结果缓存 60 秒。这样，对于频繁请求且数据相对稳定的 API，既能减少不必要的计算和数据库查询，又能在速率限制范围内快速响应，就像流量管家和仓库管理员共同优化了服务流程，Flask-Limiter 与缓存机制的结合进一步提升了 API 服务的性能和安全性，在高并发场景下具有重要意义。
总之，Flask-Limiter 是一个功能强大且极具灵活性的 Python 扩展，它就像一位无所不能的 API 流量管控大师，在 API 开发与管理的舞台上为我们呈现出一场场精准高效的流量限制盛宴。现在就借助 Flask-Limiter 的力量，在 API 项目中打造出安全、稳定且公平的 API 服务吧！不过，API 流量管理是一个持续优化的过程，Flask-Limiter 的功能也需要我们不断深入学习和实践，才能充分发挥其优势并确保 API 服务在各种场景下都能良好运行。
文章转自微信公众号@晓芳故事
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