Adviseer mij bij het implementeren van API rate limiting in mijn Django-applicatie
description
Deze prompt helpt je om een robuuste rate limiting strategie te ontwerpen die je Django-applicatie beschermt tegen overbelasting en misbruik, wat leidt tot stabielere prestaties en betere gebruikerservaring. Het biedt specifieke aanbevelingen op basis van jouw architectuur en doelen, waardoor het praktischer is dan algemene richtlijnen.
prompt
Help mij met het ontwerpen en implementeren van API rate limiting in mijn Django-applicatie. Mijn huidige API-architectuur en gebruikte technologieën: <beschri ...
try_prompt
generate_helper
disclaimerOnPageApi
tags
ai_answers
provider: openai
model: gpt-4.1-nano
Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze handleiding om API rate limiting toe te passen in je Django REST Framework-applicatie, met een limiet van 50 verzoeken per minuut per IP-adres:
1. **Installatie van Django Ratelimit (optioneel)**
Je kunt gebruik maken van de bibliotheek `django-ratelimit`, die het makkelijk maakt om rate limiting toe te passen.
```bash
pip install django-ratelimit
```
2. **Configuratie van de rate limiting in je project**
Voeg `django_ratelimit` toe aan je `INSTALLED_APPS` in `settings.py` (indien nodig):
```python
# settings.py
INSTALLED_APPS = [
# andere apps
'django_ratelimit',
]
```
3. **Gebruik van de decorator in je views**
Voor elke API-view die je wilt limiteren, voeg je de `@ratelimit` decorator toe. Bijvoorbeeld:
```python
from django_ratelimit.decorators import ratelimit
from rest_framework.response import Response
@ratelimit(key='ip', rate='50/m', block=True)
def my_view(request):
# je view logic
return Response({"message": "OK"})
```
- `key='ip'` zorgt dat de limiet per IP-adres wordt toegepast.
- `rate='50/m'` stelt de limiet in op 50 verzoeken per minuut.
- `block=True` zorgt dat requests die de limiet overschrijden automatisch worden geblokkeerd met een 429 Too Many Requests.
4. **Automatisering voor alle API-endpoints**
Wil je dat alle endpoints automatisch deze limiet krijgen, dan kun je een **custom RateLimit** class maken en deze toepassen via een **custom permission class** of middleware.
Een voorbeeld met een custom `DEFAULT_THROTTLE_RATES` in `settings.py`:
```python
REST_FRAMEWORK = {
'DEFAULT_THROTTLE_CLASSES': [
'rest_framework.throttling.UserRateThrottle',
'rest_framework.throttling.AnonRateThrottle',
],
'DEFAULT_THROTTLE_RATERATES': {
'anon': '50/min',
'user': '50/min',
}
}
```
Maar omdat je per IP wil limiteren, is het beter om een custom throttler te gebruiken:
```python
# in je settings.py
REST_FRAMEWORK = {
'DEFAULT_THROTTLE_CLASSES': [
'myproject.throttles.IPRateThrottle',
],
}
# in je project, bijvoorbeeld in myproject/throttles.py
from rest_framework.throttling import SimpleRateThrottle
class IPRateThrottle(SimpleRateThrottle):
scope = 'ip'
def get_cache_key(self, request, view):
return self.cache_format % {
'scope': self.scope,
'ident': self.get_ident(request),
}
```
En definieer de limiet in `settings.py`:
```python
# settings.py
REST_FRAMEWORK = {
'DEFAULT_THROTTLE_RATES': {
'ip': '50/min',
},
}
```
5. **OAuth2 authenticatie integreren**
Omdat je OAuth2 al gebruikt, kun je ervoor zorgen dat de throttle alleen wordt toegepast op geauthenticeerde gebruikers door je throttle class hierop aan te passen, of je combineert het met de bestaande authenticatie.
6. **Testen**
Gebruik Postman of curl om je API te testen en te controleren of na 50 verzoeken per minuut per IP een 429 wordt teruggegeven.
---
**Samenvatting:**
- Installeer `django-ratelimit` of gebruik DRF throttling.
- Configureer de throttle limiet op 50 per minuut per IP.
- Pas de throttle toe op je views via decorator of via globale instellingen.
- Test de implementatie.
Mocht je hulp nodig hebben met specifieke codevoorbeelden of integratie, laat het gerust weten!
provider: deepseek
model: deepseek-chat
Ik help je graag met het implementeren van API rate limiting in je Django REST Framework applicatie. Hier is een complete oplossing:
## 1. Installatie benodigde packages
```bash
pip install django-ratelimit
```
## 2. Configuratie in settings.py
```python
INSTALLED_APPS = [
# ... bestaande apps
'django_ratelimit',
]
REST_FRAMEWORK = {
'DEFAULT_THROTTLE_CLASSES': [
'rest_framework.throttling.AnonRateThrottle',
'rest_framework.throttling.UserRateThrottle',
],
'DEFAULT_THROTTLE_RATES': {
'anon': '50/minute', # Per IP adres
'user': '1000/day', # Optioneel: per gebruiker
}
}
```
## 3. Implementatie in views.py
```python
from rest_framework.throttling import AnonRateThrottle
from rest_framework.decorators import throttle_classes
from django_ratelimit.decorators import ratelimit
from django.utils.decorators import method_decorator
# Optie 1: Decorator-based voor function-based views
@ratelimit(key='ip', rate='50/m')
@api_view(['GET', 'POST'])
def mijn_api_view(request):
# Je API logica hier
return Response({'data': 'succes'})
# Optie 2: Class-based voor class-based views
class MijnAPIView(APIView):
throttle_classes = [AnonRateThrottle]
def get(self, request):
# Je API logica hier
return Response({'data': 'succes'})
# Optie 3: Met OAuth2 gebruikersauthenticatie
class CustomAnonRateThrottle(AnonRateThrottle):
rate = '50/minute'
def get_cache_key(self, request, view):
if request.user.is_authenticated:
# Gebruik user ID voor geauthenticeerde gebruikers
return self.cache_format % {
'scope': self.scope,
'ident': request.user.pk
}
# Gebruik IP voor anonieme gebruikers
return super().get_cache_key(request, view)
```
## 4. Aangepaste throttle class (aanbevolen)
```python
# Maak een nieuwe file: throttles.py
from rest_framework.throttling import SimpleRateThrottle
class IPRateThrottle(SimpleRateThrottle):
scope = 'ip'
def get_cache_key(self, request, view):
# Gebruik IP-adres als identifier
ident = self.get_ident(request)
return self.cache_format % {
'scope': self.scope,
'ident': ident
}
# In settings.py
REST_FRAMEWORK = {
'DEFAULT_THROTTLE_CLASSES': [
'jouw_app.throttles.IPRateThrottle',
],
'DEFAULT_THROTTLE_RATES': {
'ip': '50/minute',
}
}
```
## 5. Custom exceptie handling
```python
# In views.py of een aparte exceptions.py
from rest_framework.views import exception_handler
from rest_framework.exceptions import Throttled
def custom_exception_handler(exc, context):
response = exception_handler(exc, context)
if isinstance(exc, Throttled):
custom_data = {
'error': 'Rate limit exceeded',
'detail': 'Maximaal 50 verzoeken per minuut toegestaan',
'retry_after': exc.wait,
'available_in': f"{exc.wait} seconden"
}
response.data = custom_data
return response
# In settings.py
REST_FRAMEWORK = {
'EXCEPTION_HANDLER': 'jouw_app.views.custom_exception_handler',
}
```
## 6. Testen van de implementatie
```python
# tests.py
from django.test import TestCase
from rest_framework.test import APIClient
from django.core.cache import cache
class RateLimitTests(TestCase):
def setUp(self):
self.client = APIClient()
cache.clear()
def test_rate_limiting(self):
# Test of rate limiting werkt
for i in range(51):
response = self.client.get('/api/endpoint/')
if i >= 50:
self.assertEqual(response.status_code, 429)
else:
self.assertEqual(response.status_code, 200)
```
## 7. Cache configuratie (settings.py)
```python
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.redis.RedisCache',
'LOCATION': 'redis://127.0.0.1:6379/1', # Redis aanbevolen
}
}
# Of gebruik lokale memory cache voor ontwikkeling
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache',
}
}
```
## 8. Monitoring en logging
```python
# middleware.py voor logging
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
class RateLimitLoggerMiddleware:
def __init__(self, get_response):
self.get_response = get_response
def __call__(self, request):
response = self.get_response(request)
if response.status_code == 429:
logger.warning(
f"Rate limit exceeded - IP: {request.META.get('REMOTE_ADDR')} - "
f"Path: {request.path}"
)
return response
```
Deze implementatie zorgt voor:
- ✅ 50 verzoeken per minuut per IP-adres
- ✅ Compatibel met OAuth2 authenticatie
- ✅ Duidelijke error messages
- ✅ Goede logging en monitoring
- ✅ Eenvoudige configuratie en onderhoud
Vergeet niet om je cache backend te configureren (Redis wordt aanbevolen voor productie) en de throttles toe te passen op alle relevante API endpoints!