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1 簡介
我們在編寫程序尤其是與網(wǎng)絡(luò)請求相關(guān)的程序,如調(diào)用web接口、運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲等任務(wù)時,經(jīng)常會遇到一些偶然發(fā)生的請求失敗的狀況,這種時候如果我們僅僅簡單的捕捉錯誤然后跳過對應(yīng)任務(wù),肯定是不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)模绕涫窃诰W(wǎng)絡(luò)爬蟲中,會存在損失有價值數(shù)據(jù)的風(fēng)險。
這類情況下我們就很有必要為我們的程序邏輯添加一些「錯誤重試」的策略,費(fèi)老師我在幾年前寫過文章介紹過Python中的retry庫,但它功能較為單一,只能應(yīng)對基本的需求。
而今天我要給大家介紹的tenacity庫,可能是目前Python生態(tài)中最好用的錯誤重試庫,下面就讓我們一睹其主要功能吧~
2 tenacity中的常用功能
作為一個第三方Python庫,我們可以使用pip install tenacity對其進(jìn)行安裝,安裝完成后,下面我們來學(xué)習(xí)一下tenacity的主要使用方法和特性:
2.1 tenacity的基礎(chǔ)使用
tenacity的錯誤重試核心功能由其retry裝飾器來實(shí)現(xiàn),默認(rèn)不給retry裝飾器傳參數(shù)時,它會在其所裝飾的函數(shù)運(yùn)行過程拋出錯誤時不停地重試下去,譬如下面這個簡單的例子:
import random
from tenacity import retry
@retry
def demo_func1():
a = random.random()
print(a)
if a >= 0.1:
raise Exception
demo_func1()
可以看到,我們的函數(shù)體內(nèi)每次生成0到1之間的隨機(jī)數(shù),當(dāng)這個隨機(jī)數(shù)不超過0.1時才會停止拋出錯誤,否則則會被tenacity捕捉到每次的錯誤拋出行為并立即重試。
2.2 設(shè)置最大重試次數(shù)
有些時候我們對某段函數(shù)邏輯錯誤重試的忍耐是有限度的,譬如當(dāng)我們調(diào)用某個網(wǎng)絡(luò)接口時,如果連續(xù)n次都執(zhí)行失敗,我們可能就會認(rèn)為這個任務(wù)本身就存在缺陷,不是通過重試就能有朝一日正常的。
這種時候我們可以利用tenacity中的stop_after_attempt函數(shù),作為retry()中的stop參數(shù)傳入,從而為我們“無盡”的錯誤重試過程添加一個終點(diǎn),其中stop_after_attempt()接受一個整數(shù)輸入作為「最大重試」的次數(shù):
from tenacity import retry, stop_after_attempt
@retry(stop=stop_after_attempt(3))
def demo_func2():
print('函數(shù)執(zhí)行')
raise Exception
demo_func2()
可以看到,我們的函數(shù)在限制了最大重試次數(shù)后,經(jīng)過3次重試,在第4次繼續(xù)執(zhí)行依然拋出錯誤后,正式地拋出了函數(shù)中對應(yīng)的Exception錯誤結(jié)束了重試過程。
2.3 設(shè)置重試最大超時時長
我們除了像上一小節(jié)中那樣設(shè)置最大錯誤重試的次數(shù)之外,tenacity還為我們提供了stop_after_delay()函數(shù)來設(shè)置整個重試過程的最大耗時,超出這個時長也會結(jié)束重試過程:
import time
from tenacity import retry, stop_after_delay
# 設(shè)置重試最大超時時長為5秒
@retry(stop=stop_after_delay(5))
def demo_func3():
time.sleep(1)
print(f'已過去 {time.time() - start_time} 秒')
raise Exception
# 記錄開始時間
start_time = time.time()
demo_func3()
2.4 組合重試停止條件
如果我們的任務(wù)同時需要添加最大重試次數(shù)以及最大超時時長限制,在tenacity中僅需要用|運(yùn)算符組合不同的限制條件再傳入retry()的stop參數(shù)即可,譬如下面的例子,當(dāng)我們的函數(shù)執(zhí)行重試超過3秒或次數(shù)大于5次時均可以結(jié)束重試:
import time
import random
from tenacity import retry, stop_after_delay, stop_after_attempt
@retry(stop=(stop_after_delay(3) | stop_after_attempt(5)))
def demo_func4():
time.sleep(random.random())
print(f'已過去 {time.time() - start_time} 秒')
raise Exception
# 記錄開始時間
start_time = time.time()
demo_func4()
可以看到,在上面的演示中,先達(dá)到了“最大重試5次”的限制從而結(jié)束了重試過程。
2.5 設(shè)置相鄰重試之間的時間間隔
有些情況下我們并不希望每一次重試拋出錯誤后,立即開始下一次的重試,譬如爬蟲任務(wù)中為了更好地偽裝我們的程序,tenacity中提供了一系列非常實(shí)用的函數(shù),配合retry()的wait參數(shù),幫助我們妥善處理相鄰重試之間的時間間隔,其中較為實(shí)用的主要有以下兩種方式:
2.5.1 設(shè)置固定時間間隔
我們通過使用tenacity中的wait_fixed()可以為相鄰重試之間設(shè)置固定的等待間隔秒數(shù),就像下面的簡單示例那樣:
import time
from tenacity import retry, wait_fixed, stop_after_attempt
# 設(shè)置重試等待間隔為1秒
@retry(wait=wait_fixed(1), stop=stop_after_attempt(3))
def demo_func5():
print(f'已過去 {time.time() - start_time} 秒')
raise Exception
# 記錄開始時間
start_time = time.time()
demo_func5()
2.5.2 設(shè)置隨機(jī)時間間隔
除了設(shè)置固定的時間間隔外,tenacity還可以通過wait_random()幫助我們?yōu)橄噜徶卦囋O(shè)置均勻分布隨機(jī)數(shù),只需要設(shè)置好均勻分布的范圍即可:
import time
from tenacity import retry, wait_random, stop_after_attempt
# 設(shè)置重試等待間隔為1到3之間的隨機(jī)數(shù)
@retry(wait=wait_random(min=1, max=3), stop=stop_after_attempt(5))
def demo_func6():
print(f'已過去 {time.time() - start_time} 秒')
raise Exception
# 記錄開始時間
start_time = time.time()
demo_func6()
可以觀察到,每一次重試后的等待時長都是隨機(jī)的~
2.6 自定義是否觸發(fā)重試
tenacity中retry()的默認(rèn)策略是當(dāng)其所裝飾的函數(shù)執(zhí)行過程“拋出任何錯誤”時即進(jìn)行重試,但有些情況下我們需要的可能是對特定錯誤類型的捕捉/忽略,亦或是對異常計(jì)算結(jié)果的捕捉。
tenacity中同樣內(nèi)置了相關(guān)的實(shí)用功能:
2.6.1 捕捉或忽略特定的錯誤類型
使用tenacity中的retry_if_exception_type()和retry_if_not_exception_type(),配合retry()的retry參數(shù),我們可以對特定的錯誤類型進(jìn)行捕捉或忽略:
from tenacity import retry, retry_if_exception_type, retry_if_not_exception_type
@retry(retry=retry_if_exception_type(FileExistsError))
def demo_func7():
raise TimeoutError
@retry(retry=retry_if_not_exception_type(FileNotFoundError))
def demo_func8():
raise FileNotFoundError
2.6.2 自定義函數(shù)結(jié)果條件判斷函數(shù)
我們可以編寫額外的條件判斷函數(shù),配合tenacity中的retry_if_result(),實(shí)現(xiàn)對函數(shù)的返回結(jié)果進(jìn)行自定義條件判斷,返回True時才會觸發(fā)重試操作:
import random
from tenacity import retry, retry_if_result
@retry(retry=retry_if_result(lambda x: x >= 0.1))
def demo_func9():
a = random.random()
print(a)
return a
# 記錄開始時間
demo_func9()
2.7 對函數(shù)的錯誤重試情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)
被tenacity的retry()裝飾的函數(shù),我們可以打印其retry.statistics屬性查看其歷經(jīng)的錯誤重試統(tǒng)計(jì)記錄結(jié)果,譬如這里我們對前面執(zhí)行過的示例函數(shù)demo_func9()的統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行打印:
demo_func9.retry.statistics
除了上述的功能之外,tenacity還具有很多特殊的特性,可以結(jié)合logging模塊、異步函數(shù)、協(xié)程等其他Python功能實(shí)現(xiàn)更高級的功能,感興趣的朋友可以前往https://github.com/jd/tenacity了解更多。
原文鏈接:https://blog.csdn.net/Yuki1127918/article/details/124108113
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