Python @retry retrying 异常处理 重试机制的使用方法

我们在程序开发中,经常会需要请求一些外部的接口资源,而且我们不能保证每次请求一定会成功,所以这些涉及到网络请求的代码片段就需要加上重试机制。下面来说一下Python中的重试方法。
循环加判断
最简单的重试方式就是在需要进行重试的代码片段上加一个循环,程序内捕获异常,如果执行成功就退出循环,执行失败就就重复执行相关代码,例如:

import requests
def req_with_retry(url):
    retry_max = 10  # 最大重试次数为10次
    for i in range(1, retry_max+1):
        try:
            print("第{}次请求".format(i))
            # 这里请求不到会抛ConnectTimeout异常
            res = requests.get(url, timeout=1)
 
            data = res.json()
            print("请求成功:", data)
            break
        except requests.exceptions.ConnectTimeout as e:
            continue
 
 
# 请求一个不存在的网址
req_with_retry(https://www.hahaha.cn/haha)

执行结果:
《Python @retry  retrying 异常处理 重试机制的使用方法》
由于请求了一个不存在的网址,所以一直在重试,知道达到最大次数10次。但是这样有一定的代码侵入性,在业务逻辑上加入循环判断显得很不美观,别着急,往下看,还有更好的方法。

retrying

retrying是Python的一个第三方库,它提供一个装饰器函数retry,被装饰的业务函数就会在运行失败的条件下重新执行,默认只要报错就会一直重试,直至执行成功。
可以使用pip install retrying进行安装。

例如下面一段代码,我们使用生成随机数的大小的方式模拟业务的成功与失败,只要是生成的随机数大于2,都视为失败,就会重试,直到生成的随机数小于2:

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

《Python @retry  retrying 异常处理 重试机制的使用方法》

retry还可以接受一些参数,下面是源码中Retrying类的初始化函数中可选的参数:
《Python @retry  retrying 异常处理 重试机制的使用方法》

stop_max_attempt_number:最大重试次数,超过该次数就停止重试
stop_max_delay:最大延迟时间(执行这个方法重试的总时间),超过该时间就停止
wait_fixed:两次retrying之间的等待时间
wait_random_min和wait_random_max:用随机的方式产生两次retrying之间的等待时间
wait_incrementing_start和wait_incrementing_increment:每调用一次增加固定时长
wait_exponential_multiplier和wait_exponential_max:以指数的形式产生两次retrying之间的等待时间,产生的值为2^previous_attempt_number * wait_exponential_multiplier,previous_attempt_number是前面已经retry的次数,如果产生的这个值超过了wait_exponential_max的大小,那么之后两个retrying之间的停留值都为wait_exponential_max。
特别需要注意的是retry_on_exception参数,它接收一个函数,用法如下:

# 判断异常
def is_MyError(exception):
    print("判断异常", exception)
    print(isinstance(exception, (ValueError, IOError, ConnectionError)))
    return isinstance(exception, (ValueError, IOError, ConnectionError))
@retry(retry_on_exception=is_MyError)
def random_with_retry():
    """
    随机一个0-10之前的整数,大于2抛异常,小于2成功
    :return:
    """
    if random.randint(0, 10) > 2:
        print("大于2,重试...")
        raise ValueError("大于2")
    print("小于2,成功!")
random_with_retry()

这里retry_on_exception参数的大体思想是:接收一个自定义函数is_MyError,在is_MyError函数里判断了是不是属于ValueError, IOError, ConnectionError这三种异常;random_with_retry()函数如果抛出了异常,会去函数is_MyError()判断返回的是True还是False,如果是True则继续重试,如果是False则立即停止并抛出异常。
还有retry_on_result参数,也是接收一个函数,判断业务函数返回哪些结果时需要重试,思想和retry_on_exception参数类似。

这里来填一个坑,如果你要检测某种错误,就要import这个错误的包进来,比如要检测 网络连接错误就要

from requests.exceptions import ConnectionError

def retry_if_connection_error(exception):
    is_conn_error = isinstance(exception, ConnectionError)
    if  is_conn_error:
        print("ConnectionError, retrying...")   
        return is_conn_error
    else:
        return False  

@retry(retry_on_exception=retry_if_connection_error, stop_max_attempt_number=10, wait_fixed=1000)
def getSymbolInfo():
    exchange_info = client.exchange_info()
    return symbols_info

上面这段代码的意思就是执行 getSymbolInfo 时如果碰到网络错误就每隔1秒重试一次,最大重试10次

原文转自 https://www.jb51.net/article/221511.htm#_label1 ,但是已经作出修正



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