捋一捋少有人知的 Python "重试机制"

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今

日

鸡

汤

弃我去者，昨日之日不可留。

周末愉快，欢迎小伙伴积极学习，文末有《Python数据分析》5本书籍的送书活动，记得参与噢~

为了避免由于一些网络或等其他不可控因素，而引起的功能性问题。比如在发送请求时，会因为网络不稳定，往往会有请求超时的问题。

这种情况下，我们通常会在代码中加入重试的代码。重试的代码本身不难实现，但如何写得优雅、易用，是我们要考虑的问题。

这里要给大家介绍的是一个第三方库 - Tenacity （标题中的重试机制并并不准确，它不是 Python 的内置模块，因此并不能称之为机制），它实现了几乎我们可以使用到的所有重试场景，比如：

在什么情况下才进行重试？
重试几次呢?
重试多久后结束？
每次重试的间隔多长呢？
重试失败后的回调？

在使用它之前，先要安装它

$ pip install tenacity

1. 最基本的重试

无条件重试，重试之间无间隔

from tenacity import retry

@retry
def test_retry():
    print("等待重试，重试无间隔执行...")
    raise Exception

test_retry()

无条件重试，但是在重试之前要等待 2 秒

from tenacity import retry, wait_fixed

@retry(wait=wait_fixed(2))
def test_retry():
    print("等待重试...")
    raise Exception

test_retry()

2. 设置停止基本条件

只重试7 次

from tenacity import retry, stop_after_attempt

@retry(stop=stop_after_attempt(7))
def test_retry():
    print("等待重试...")
    raise Exception

test_retry()

重试 10 秒后不再重试

from tenacity import retry, stop_after_delay

@retry(stop=stop_after_delay(10))
def test_retry():
    print("等待重试...")
    raise Exception

test_retry()

或者上面两个条件满足一个就结束重试

from tenacity import retry, stop_after_delay, stop_after_attempt

@retry(stop=(stop_after_delay(10) | stop_after_attempt(7)))
def test_retry():
    print("等待重试...")
    raise Exception

test_retry()

3. 设置何时进行重试

在出现特定错误/异常（比如请求超时）的情况下，再进行重试

from requests import exceptions
from tenacity import retry, retry_if_exception_type

@retry(retry=retry_if_exception_type(exceptions.Timeout))
def test_retry():
    print("等待重试...")
    raise exceptions.Timeout

test_retry()

在满足自定义条件时，再进行重试。

如下示例，当 test_retry 函数返回值为 False 时，再进行重试

from tenacity import retry, stop_after_attempt, retry_if_result

def is_false(value):
    return value is False

@retry(stop=stop_after_attempt(3),
       retry=retry_if_result(is_false))
def test_retry():
    return False

test_retry()

4. 重试后错误重新抛出

当出现异常后，tenacity 会进行重试，若重试后还是失败，默认情况下，往上抛出的异常会变成 RetryError，而不是最根本的原因。

因此可以加一个参数（reraise=True），使得当重试失败后，往外抛出的异常还是原来的那个。

from tenacity import retry, stop_after_attempt

@retry(stop=stop_after_attempt(7), reraise=True)
def test_retry():
    print("等待重试...")
    raise Exception

test_retry()

5. 设置回调函数

当最后一次重试失败后，可以执行一个回调函数

from tenacity import *

def return_last_value(retry_state):
    print("执行回调函数")
    return retry_state.outcome.result()  # 表示返回原函数的返回值

def is_false(value):
    return value is False

@retry(stop=stop_after_attempt(3),
       retry_error_callback=return_last_value,
       retry=retry_if_result(is_false))
def test_retry():
    print("等待重试中...")
    return False

print(test_retry())

输出如下

等待重试中...
等待重试中...
等待重试中...
执行回调函数
False

本文的内容到这里就结束了，非常感谢大家的阅读！如果写的内容对你有帮助，还希望你能帮忙转发扩散，同时若对本文有不一样的理解，欢迎留言一起交流。

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内容简介

《Python数据分析》这本书主要围绕整个数据分析方法论的常规流程，介绍了Python常用的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、数据挖掘库Scikit-Learn，以及数据可视化库Matplotlib和Seaborn的基本知识，并从数据分析挖掘的实际业务应用出发，讲解了互联网、金融及零售等行业的真实案例，比如客户分群、产品精准营销、房价预测、特征降维等，深入浅出、循序渐进地介绍了Python数据分析的全过程。