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Python中retrying重試機制的示例分析

發(fā)布時間:2022-03-04 11:05:58 來源:億速云 閱讀:225 作者:小新 欄目:開發(fā)技術(shù)

這篇文章主要介紹了Python中retrying重試機制的示例分析,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。

循環(huán)加判斷

最簡單的重試方式就是在需要進行重試的代碼片段上加一個循環(huán),程序內(nèi)捕獲異常,如果執(zhí)行成功就退出循環(huán),執(zhí)行失敗就就重復執(zhí)行相關(guān)代碼,例如:

import requests
def req_with_retry(url):
    retry_max = 10  # 最大重試次數(shù)為10次
    for i in range(1, retry_max+1):
        try:
            print("第{}次請求".format(i))
            # 這里請求不到會拋ConnectTimeout異常
            res = requests.get(url, timeout=1)
            data = res.json()
            print("請求成功:", data)
            break
        except requests.exceptions.ConnectTimeout as e:
            continue
# 請求一個不存在的網(wǎng)址
req_with_retry(https://www.hahaha.cn/haha)

執(zhí)行結(jié)果:

Python中retrying重試機制的示例分析

由于請求了一個不存在的網(wǎng)址,所以一直在重試,知道達到最大次數(shù)10次。但是這樣有一定的代碼侵入性,在業(yè)務邏輯上加入循環(huán)判斷顯得很不美觀,別著急,往下看,還有更好的方法。

retrying

retrying是Python的一個第三方庫,它提供一個裝飾器函數(shù)retry,被裝飾的業(yè)務函數(shù)就會在運行失敗的條件下重新執(zhí)行,默認只要報錯就會一直重試,直至執(zhí)行成功。

可以使用pip install retrying進行安裝。

例如下面一段代碼,我們使用生成隨機數(shù)的大小的方式模擬業(yè)務的成功與失敗,只要是生成的隨機數(shù)大于2,都視為失敗,就會重試,直到生成的隨機數(shù)小于2:

import random
from retrying import retry
@retry
def random_with_retry():
    if random.randint(0, 10) > 2:
        print("大于2,重試...")
        raise Exception("大于2")
    print("小于2,成功!")
random_with_retry()

運行結(jié)果如下:

Python中retrying重試機制的示例分析

retry還可以接受一些參數(shù),下面是源碼中Retrying類的初始化函數(shù)中可選的參數(shù):

Python中retrying重試機制的示例分析

stop_max_attempt_number:最大重試次數(shù),超過該次數(shù)就停止重試

stop_max_delay:最大延遲時間(執(zhí)行這個方法重試的總時間),超過該時間就停止

wait_fixed:兩次retrying之間的等待時間

wait_random_minwait_random_max:用隨機的方式產(chǎn)生兩次retrying之間的等待時間

wait_incrementing_startwait_incrementing_increment:每調(diào)用一次增加固定時長

wait_exponential_multiplierwait_exponential_max:以指數(shù)的形式產(chǎn)生兩次retrying之間的等待時間,產(chǎn)生的值為2^previous_attempt_number * wait_exponential_multiplier,previous_attempt_number是前面已經(jīng)retry的次數(shù),如果產(chǎn)生的這個值超過了wait_exponential_max的大小,那么之后兩個retrying之間的停留值都為wait_exponential_max。

特別需要注意的是retry_on_exception參數(shù),它接收一個函數(shù),用法如下:

# 判斷異常
def is_MyError(exception):
    print("判斷異常", exception)
    print(isinstance(exception, (ValueError, IOError, ConnectionError)))
    return isinstance(exception, (ValueError, IOError, ConnectionError))
@retry(retry_on_exception=is_MyError)
def random_with_retry():
    """
    隨機一個0-10之前的整數(shù),大于2拋異常,小于2成功
    :return:
    """
    if random.randint(0, 10) > 2:
        print("大于2,重試...")
        raise ValueError("大于2")
    print("小于2,成功!")
random_with_retry()

這里retry_on_exception參數(shù)的大體思想是:接收一個自定義函數(shù)is_MyError,在is_MyError函數(shù)里判斷了是不是屬于ValueError, IOError, ConnectionError這三種異常;random_with_retry()函數(shù)如果拋出了異常,會去函數(shù)is_MyError()判斷返回的是True還是False,如果是True則繼續(xù)重試,如果是False則立即停止并拋出異常。

還有retry_on_result參數(shù),也是接收一個函數(shù),判斷業(yè)務函數(shù)返回哪些結(jié)果時需要重試,思想和retry_on_exception參數(shù)類似。

我們可以根據(jù)自己的需要進行合理的搭配這些參數(shù),達到我們想要的效果。

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“Python中retrying重試機制的示例分析”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,更多相關(guān)知識等著你來學習!

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