用几行代码轻松实现请求并发限制：通用 RequestDecorator 一招解决！

在软件开发中，我们经常需要控制请求并发数，以防止服务器压力过大。例如，微信小程序的请求并发数限制为5个，如果同时发出过多请求，则会导致请求失败。此外，在进行一些批量处理任务时，我们也需要控制并发数，以避免对服务器造成过大压力。

使用通用 RequestDecorator 可以轻松实现请求并发限制。RequestDecorator 是一种设计模式，它允许我们在不修改现有代码的情况下，为函数或方法添加额外的功能。例如，我们可以使用 RequestDecorator 来为请求添加并发限制功能。

以下是使用 RequestDecorator 实现请求并发限制的示例代码：

from functools import wraps
import asyncio

class RequestDecorator:
    def __init__(self, max_concurrent_requests):
        self.max_concurrent_requests = max_concurrent_requests
        self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent_requests)

    def __call__(self, func):
        @wraps(func)
        async def wrapper(*args, **kwargs):
            async with self.semaphore:
                return await func(*args, **kwargs)
        return wrapper

@RequestDecorator(5)
async def make_request(url):
    # Make a request to the given URL
    pass

async def main():
    tasks = [make_request(url) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在这个示例代码中，我们创建了一个 RequestDecorator 类，并将其用于装饰 make_request 函数。RequestDecorator 类初始化时，需要传入一个参数 max_concurrent_requests，表示并发请求的最大数量。在 make_request 函数中，我们使用 asyncio.Semaphore 来控制并发请求的数量。

使用这种方法，我们可以轻松地控制请求并发数，并防止服务器压力过大。此外，我们还可以使用排队机制来管理请求顺序，以确保重要请求优先处理。

排队机制的优点是它可以确保重要请求优先处理，并且可以防止服务器压力过大。然而，排队机制也有一个缺点，那就是它可能会导致请求延迟。因此，在使用排队机制时，我们需要权衡利弊，以找到一个合适的解决方案。