频率组件
频率组件类似于权限组件，它判断是否给予请求通过。频率指示临时状态，并用于控制客户端可以向API发出的请求的速率。
与权限一样，可以使用多个调节器。API可能会对未经身份验证的请求进行限制，而对于经过身份验证的请求则进行限制较少。
例如，可以将用户限制为每分钟最多60个请求，每天最多1000个请求。
自定义频率组件
使用方式与权限，认证组件几乎相同
该方式没有DRF提供的方式简洁
import time
import math
from rest_framework import exceptions
class MyException(exceptions.Throttled):
default_detail = ‘连接次数过多‘
extra_detail_plural = extra_detail_singular = ‘请在{wait}秒内访问‘
def __init__(self, wait=None, detail=None, code=None):
super().__init__(wait=wait, detail=detail, code=code)
class VisitThrottle():
user_visit_information = dict()
visited_times = 1
period = 60
allow_times_per_minute = 5
first_time_visit = True
def allow_request(self, request, view):
self.request_host = request_host = request.META.get("REMOTE_ADDR")
current_user_info = self.user_visit_information.get(request_host, None)
if not self.__class__.first_time_visit:
self.user_visit_information[request_host][0] += 1
current_visit_times = self.user_visit_information[request_host][0]
if current_visit_times > self.allow_times_per_minute:
if self._current_time - current_user_info[1] <= self.period:
if len(current_user_info) > 2:
current_user_info[2] = self._time_left
else:
current_user_info.append(self._time_left)
view.throttled = self.throttled
return None
else:
self.__class__.first_time_visit = True
if self.first_time_visit:
self.__class__.first_time_visit = False
self._initial_infomation()
return True
def wait(self):
return self.period - self.user_visit_information[self.request_host][2]
def throttled(self, request, wait):
raise MyException(wait=wait)
@property
def _current_time(self):
return time.time()
@property
def _time_left(self):
return math.floor(self._current_time - self.user_visit_information.get(self.request_host)[1])
def _initial_infomation(self):
self.user_visit_information[self.request_host] = [self.visited_times, self._current_time]
基于每个视图设置频率：
class BookView(ModelViewSet):# 指定频率类，固定写法
throttle_classes = [RateThrottle]
# 获取数据源, 固定写法
queryset = models.Book.objects.all()
# 序列化类, 固定写法
serializer_class = BookSerializer
使用DRF简单频率控制（局部）
from rest_framework.throttling import SimpleRateThrottle
class RateThrottle(SimpleRateThrottle):
# 每分钟最多五次
rate = ‘5/m‘
def get_cache_key(self, request, view):
return self.get_ident(request)
rate代表访问评率，上面表示每分钟五次， get_cache_key 是必须存在的，它的返回值告诉当前频率控制组件要使用什么方式区分访问者（比如ip地址）。
在视图中使用：
class BookView(ModelViewSet):
# 指定频率类，固定写法
throttle_classes = [RateThrottle]
# 获取数据源, 固定写法
queryset = models.Book.objects.all()
# 序列化类, 固定写法
serializer_class = BookSerializer
全局频率控制
首先定义一个频率控制类，并且必须继承 SimpleRateThrottle 这个类，它是DRF提供的一个方便的频率控制类，请看下面的代码：
from rest_framework.throttling import SimpleRateThrottle
class RateThrottle(SimpleRateThrottle):
scope = "visit_rate"
def get_cache_key(self, request, view):
return self.get_ident(request)
在全局配置频率控制参数：
REST_FRAMEWORK = {
"DEFAULT_THROTTLE_CLASSES": (‘app.utils.throttles.RateThrottle‘,),
"DEFAULT_THROTTLE_RATES": {
"visit_rate": "5/m"
}
}
这样就实现了，每分钟最多五次访问的逻辑。
另外，可以使用 DEFAULT_THROTTLE_CLASSES 和 DEFAULT_THROTTLE_RATES 设置全局设置默认的限制策略。
例如：
REST_FRAMEWORK = {
‘DEFAULT_THROTTLE_CLASSES‘: [
‘rest_framework.throttling.AnonRateThrottle‘,
‘rest_framework.throttling.UserRateThrottle‘
],
‘DEFAULT_THROTTLE_RATES‘: {
# 游客每天访问次数不能超过100次
‘anon‘: ‘100/day‘,
# 用户每天访问次数不能超过1000次
‘user‘: ‘1000/day‘
}
}
响应器
在使用DRF的Response类来将数据响应给客户端时，不管是POSTMAN工具还是浏览器，都能浏览到经过格式化后的，清晰易懂数据，DRF是怎么做的呢？其实就是通过响应器组件
响应器组件的使用
如果不需要使用DRF提供给浏览器的格式化后的数据，只需要禁止该响应方式即可：
from rest_framework.renderers import JSONRenderer, BrowsableAPIRenderer
class BookView(ModelViewSet):
# 指定响应器类，固定写法，返回json格式数据
renderer_classes = [JSONRenderer]
# 获取数据源, 固定写法
queryset = models.Book.objects.all()
# 序列化类, 固定写法
serializer_class = BookSerializer
这样，浏览器再次访问，接收到的就是普通的json格式数据，而不是经过DRF格式化后的数据，renderer_classes的查找逻辑与之前的解析器等等组件是完全一样的。
分页器
为了服务器性能考虑，也为了用户体验，我们不应该一次将所有的数据从数据库中查询出来，返回给客户端浏览器，如果数据量非常大，这对于服务器来讲，可以说是性能灾难，而对于用户来讲，加载速度将会非常慢。
而分页器能很好的解决该问题。
分页器的使用
第一步：导入模块
from rest_framework.pagination import PageNumberPagination
第二步：获取数据
books = Book.objects.all()
第三步：创建分页器
paginater = PageNumberPagination()
第四步：开始分页
paged_books = paginater.paginate_queryset(books, request)
第五步：将分页后的数据进行序列化
serialized_data = BookSerializer(paged_books, many=True)
第六步：返回数据
return Response(serialized_data.data)
常用参数介绍
常用分页器参数： 1. page_size： 用来控制每页显示多少条数据（全局参数名为PAGE_SIZE）； 2. page_query_param： 用来提供直接访问某页的数据； 3. page_size_query_param： 临时调整当前显示多少条数据 4. max_page_size： 控制page_size_query_param参数能调整的最大条数 偏移分页器参数 1. default_limit: 每页显示的数据条数 2. offset_query_param: 要偏移的标杆,在前端以get的形式传,key为offset(‘可修改‘) 3. limit_query_param: 偏移量,在前端以get的形式传,key为limit(‘可修改‘) 4. max_limit: 一页最大的显示条数
自定义分页器
常用分页器 url :
# url:示例 http://http://127.0.0.1:8000/books/?page=2 # 在第二页显示，100条，但是page_size最大不能超过定义的max_page_size http://http://127.0.0.1:8000/books/?page=2&page_size=100
常用分页器类:
from rest_framework.pagination import PageNumberPagination
# 定义分页器类
class BookPageNumberPagination(PageNumberPagination):
# 默认一页条数
page_size = 2
# 前端发送的页数关键字名
page_query_param = ‘page‘
# 用户自定义一页条数 关键字名
page_size_query_param = ‘page_size‘
# 用户自定义一页最大控制条数
max_page_size = 2
偏移分页器 url :
# url:示例 http://http://127.0.0.1:8000/books/?limit=10 # 在100条后显示10条, 但是显示的条数不能超过定义的max_limit http://http://127.0.0.1:8000/books/?limit=10&offset=100
偏移分页器类：
from rest_framework.pagination import LimitOffsetPagination
class BookLimitOffsetPagination(LimitOffsetPagination):
# 默认一页条数
default_limit = 2
# 从offset开始往后显示limit条
limit_query_param = ‘limit‘
offset_query_param = ‘offset‘
# 最大显示多少条
max_limit = 4
视图类使用：
class BookView(ModelViewSet):
# 指定分页器类，固定写法，只能指定一个分页器类
pagination_class = BookPageNumberPagination
# pagination_class = BookLimitOffsetPagination
# 获取数据源, 固定写法
queryset = models.Book.objects.all()
# 序列化类, 固定写法
serializer_class = BookSerializer
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原文地址：https://www.cnblogs.com/pungchur/p/12043539.html
时间： 2024-08-30 03:57:17