解决Python API请求限制问题的步骤
1. 问题背景
在使用Python进行API开发时，有时候会遇到API请求限制的问题。当我们的请求频率超过了API提供商设定的阈值时，就会收到类似于"{'error_code':18,'error_msg':'已达到打开api qps请求限制'}" 的错误提示。这意味着我们的请求已经达到了每秒请求数（QPS）的限制。
2. 解决流程
为了解决这个问题，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤1 | 了解API提供商的请求限制 |
| 步骤2 | 检查当前请求频率是否超过限制 |
| 步骤3 | 降低请求频率 |
| 步骤4 | 加入请求限制的等待机制 |
下面是每个步骤的具体操作和相应的代码示例：
3. 步骤详解
步骤1：了解API提供商的请求限制
在解决API请求限制问题之前，首先需要了解API提供商对请求的限制。这包括每秒请求数（QPS）的限制和每天请求数（QPD）的限制。通常，API提供商会在其文档中提供这些限制信息，我们可以参考文档或联系API提供商获取相关信息。
步骤2：检查当前请求频率是否超过限制
在进行API请求之前，我们需要检查当前的请求频率是否已经超过了API提供商设定的限制。我们可以通过记录每秒请求数并进行比较来判断当前请求数是否超过了限制。
import time
# 记录每秒请求数
qps_count = 0
# 模拟发送API请求
def send_api_request():
# 模拟发送API请求的代码
pass
# 检查当前请求频率是否超过限制
def check_request_limit():
global qps_count
if qps_count >= 18: # 假设每秒请求数限制为18
return True
else:
return False
# 主循环
while True:
if check_request_limit():
print("超过请求限制，等待一秒钟...")
time.sleep(1) # 等待一秒钟
qps_count = 0 # 重置每秒请求数
else:
send_api_request()
qps_count += 1
在上面的示例代码中，我们使用一个全局变量qps_count来记录每秒请求数。当qps_count超过设定的限制时，我们使用time.sleep(1)来等待一秒钟，并将qps_count重置为0。
步骤3：降低请求频率
如果我们的请求频率超过了API提供商设定的限制，我们可以通过降低请求频率来避免超过限制。这可以通过在发送API请求之前加入适当的延迟来实现。
import time
# 模拟发送API请求
def send_api_request():
# 模拟发送API请求的代码
pass
# 降低请求频率
def decrease_request_frequency():
time.sleep(0.5) # 等待0.5秒钟
# 主循环
while True:
send_api_request()
decrease_request_frequency()
在上述示例代码中，我们使用time.sleep(0.5)来等待0.5秒钟，以降低请求频率。
步骤4：加入请求限制的等待机制
除了降低请求频率外，我们还可以加入请求限制的等待机制。当我们的请求超过限制时，我们可以使用time.sleep()来等待一段时间，然后再继续发送请求。
import time
# 模拟发送API请求
def send_api_request():
# 模拟发送API请求的代码
pass
# 加入请求限制的等待机制
def add_request_limit_wait():
time.sleep(5) # 等待
