解决{‘error_code‘: 18, ‘error_msg‘: ‘Open api qps request limit reached‘}

末蓝、 2024-03-27 00:13 144阅读 0赞

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解决\{'error\_code': 18, 'error\_msg': 'Open api qps request limit reached'\}

方案一：减少请求频率

方案二：使用API密钥或令牌

方案三：联系API提供商

场景描述：

解决方案示例代码：

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### 解决\{'error\_code': 18, 'error\_msg': 'Open api qps request limit reached'\} ###

在进行API开发或者使用第三方API时，我们经常会遇到限制请求频率(qps)的问题。而当请求频率超过限制时，往往会返回类似于\{'error\_code': 18, 'error\_msg': 'Open api qps request limit reached'\}这样的错误信息。 那么，如果我们遇到类似的错误，该如何解决呢？下面将介绍一些常见的解决方案。

### 方案一：减少请求频率 ###

最直观的解决方案就是减少请求频率。我们可以通过降低发送请求的时间间隔或者调整发送请求的量来使请求频率不超过限制。这可能需要我们对代码进行相应的调整，注意控制好请求的速率。

pythonCopy codeimport time
    import requests
    api_url = 'http://example.com/api'
    request_interval = 1  # 设置请求间隔为1秒
    for i in range(10):
        response = requests.get(api_url)
        # 处理返回结果
        print(response.json())
        time.sleep(request_interval)  # 等待请求间隔

在上述示例代码中，我们通过设置`request_interval`参数来控制请求的时间间隔，从而确保请求频率不超过限制。

### 方案二：使用API密钥或令牌 ###

有些API服务提供了API密钥或令牌的功能，我们可以在请求中添加密钥或令牌来标识身份。通过使用唯一的密钥或令牌，我们的请求可以被正确地识别和计数，从而避免请求频率限制错误。

pythonCopy codeimport requests
    api_url = 'http://example.com/api'
    api_key = 'YOUR_API_KEY'  # 修改为实际的API密钥
    headers = {'Authorization': f'Bearer {api_key}'}
    response = requests.get(api_url, headers=headers)
    # 处理返回结果
    print(response.json())

在上述示例代码中，我们通过在`headers`中添加`Authorization`字段，并将API密钥作为Bearer令牌的一部分添加到请求头中，来标识身份。这样，请求就可以正确地被识别和计数。

### 方案三：联系API提供商 ###

如果以上两种方案无法解决问题，我们可以尝试联系API的提供商，询问关于请求频率限制的问题。他们可能会提供额外的解决方案或增加我们的请求配额。 总结： 当我们在使用API时遇到类似于\{'error\_code': 18, 'error\_msg': 'Open api qps request limit reached'\}的请求频率限制错误时，我们可以通过减少请求频率、使用API密钥或令牌，或者与API提供商联系来解决这个问题。根据具体的情况选择合适的解决方案，以确保API的正常使用。

当遇到类似的请求频率限制错误时，我们可以通过以下实际应用场景和示例代码来解决问题。

#### 场景描述： ####

想要使用百度地图的API获取大量城市的天气数据，但是在请求过程中，由于请求频率超过限制，导致出现了`{'error_code': 18, 'error_msg': 'Open api qps request limit reached'}`的错误信息。

#### 解决方案示例代码： ####

pythonCopy codeimport time
    import requests
    api_url = 'https://api.map.baidu.com/weather/v1/'
    city_list = ['北京', '上海', '广州', '深圳', '杭州']
    api_key = 'YOUR_API_KEY'  # 修改为实际的API密钥
    for city in city_list:
        # 构造请求参数
        params = {
            'district_id': city,
            'ak': api_key,
        }
        response = requests.get(api_url, params=params)
        result = response.json()
        if 'error' in result:
            # 发生错误，请求频率超过限制
            print(f'Request error for {city}: {result["error"]["message"]}')
            # 停顿一段时间再发送请求
            time.sleep(1)  # 等待1秒
            response = requests.get(api_url, params=params)
            result = response.json()
        # 处理返回结果
        if 'error' in result:
            # 请求仍然出错，可能是其他原因导致
            print(f'Request error for {city}: {result["error"]["message"]}')
        else:
            # 输出天气信息
            print(f'Weather in {city}: {result["result"]["now"]["text"]}, temperature: {result["result"]["now"]["temperature"]}°C')

在上述示例代码中，我们首先定义了需要获取天气数据的城市列表`city_list`，然后通过循环遍历每个城市进行API请求。如果首次请求遇到了请求频率超过限制的错误，我们会暂停一段时间（这里是1秒）后再次发送请求。然后再次处理返回结果，输出天气信息。 通过在请求过程中加入适当的等待时间，我们可以避免请求频率超过限制的错误，并获得准确的天气数据。当然，具体的等待时间需要根据实际情况和API的限制来调整。 以上示例代码以百度地图天气API为例，展示了如何解决类似的请求频率限制错误。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的解决方案，并将示例代码进行相应的修改和调整。

使用第三方API是Python中常见的操作之一，它允许开发者利用已经开发好的服务来获取特定的数据或进行特定的操作。下面我将详细介绍Python使用第三方API的基本步骤：

1.  选择API：首先，你需要确定你想要使用的API。可以通过搜索引擎或API市场等方式来找到合适的API。常见的API包括天气API、地图API、社交媒体API等等。
2.  注册和获取API密钥：大部分API都需要注册并获取API密钥，用于标识你的应用程序。通常你需要访问API提供商的网站来创建一个帐户，并获取你的API密钥。
3.  安装API库：有很多优秀的第三方库可以帮助我们在Python中使用API，如requests、aiohttp等。通过pip包管理器安装所选库，例如：`pip install requests`。
4.  导入并使用API库：根据所选API库的文档，我们需要导入相应的库，并使用其中的函数、类或方法来发送请求、处理响应等操作。通常，我们需要创建一个请求对象，设置请求参数，然后发送请求并处理返回的数据。
5.  解析和处理响应：根据API返回的数据格式（如JSON、XML等），我们需要解析响应，并从中提取出我们需要的信息。可以使用内置的JSON/XML库提供的函数或方法。
6.  错误处理和异常处理：在使用API时，可能会遇到网络错误、请求错误或其他异常情况。为了代码的健壮性，我们需要适当处理这些错误和异常，例如使用`try-except`语句来捕获异常，并采取相应的措施。
7.  遵守API的限制和规范：不同的API可能有不同的访问限制和使用规范，如请求频率限制、认证要求等。我们需要仔细阅读并遵守API提供商的文档，以确保我们的代码符合其要求。 下面是一个简单使用OpenWeatherMap API获取城市天气信息的示例代码：

pythonCopy codeimport requests
    api_key = 'YOUR_API_KEY'  # 修改为实际的API密钥
    city = 'New York'
    api_url = f'http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={api_key}'
    response = requests.get(api_url)
    result = response.json()
    if response.status_code == 200:
        main_info = result['weather'][0]['main']
        description = result['weather'][0]['description']
        temp = result['main']['temp']
        
        print(f'Current weather in {city}: {main_info} ({description}), temperature: {temp}K')
    else:
        print(f'Request error: {result["message"]}')

在以上示例中，我们首先将API密钥和城市名称设置为变量。然后构造API的URL，通过`requests.get()`函数发送GET请求，并获取响应数据。根据API返回的JSON数据，我们提取出需要的天气信息，并进行输出。 总结来说，使用Python与第三方API的基本步骤包括选择API、注册和获取API密钥、安装API库、导入并使用API库、解析和处理响应、错误处理和异常处理，以及遵守API的限制和规范。根据具体的API和需求，我们可以更进一步地进行参数设置、错误处理、数据处理等操作。