当写入请求被限制时，可以采取以下方法来处理：

1. 使用指数退避重试策略：在发生限制时，等待一段时间后重试写入请求。可以使用指数退避策略来控制重试的时间间隔，例如每次重试之前等待的时间是前一次重试的两倍。

import time

def write_to_dynamodb(data):
    while True:
        try:
            # 写入 DynamoDB 的代码
            # ...
            break  # 写入成功，退出循环
        except Exception as e:
            # 处理写入失败的情况
            print(f"写入失败，错误信息：{str(e)}")
            time.sleep(2)  # 等待2秒后重试

2. 使用批量写入操作：如果需要写入大量的数据，可以将数据分成批量写入。这样可以减少写入请求的数量，以避免超出限制。

import boto3

def write_to_dynamodb(data):
    # 将数据分成批量写入的小块
    batch_size = 25
    batches = [data[i:i + batch_size] for i in range(0, len(data), batch_size)]

    dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
    table = dynamodb.Table('your-table-name')

    for batch in batches:
        with table.batch_writer() as batch_writer:
            for item in batch:
                batch_writer.put_item(Item=item)

3. 使用异步写入：如果对写入的顺序没有严格的要求，可以使用异步写入来提高写入的吞吐量。使用异步写入时，可以将写入请求发送到消息队列或者使用 AWS Lambda 来处理写入请求。

import boto3
import asyncio

async def write_to_dynamodb(data):
    dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
    table = dynamodb.Table('your-table-name')

    tasks = []
    for item in data:
        tasks.append(table.put_item(Item=item))

    await asyncio.gather(*tasks)

# 使用 asyncio.run() 来运行异步写入
asyncio.run(write_to_dynamodb(data))

这些方法可以帮助您处理 AWS DynamoDB 的写入请求被限制的情况。具体选择哪种方式取决于您的应用场景和需求。