Python出错重试：retrying

作者: 猫与测试 | 来源:发表于2019-11-29 13:25 被阅读0次

Python出错重试：retrying
python的retrying库处理尝试多次请求
重试利器之Guava Retrying
http retry
python使用retrying重试请求
retrying关于尝试重连的问题
爬虫重试模块 retrying
python 重试策略
guava-retrying 重试组件
python使用pip安装模块出错 Retrying (Retr

在编写Python代码进行自动化测试、网络爬虫或者其他与网络相关的动作的时候，由于网络影响会容易失败，而这种失败并不是我们需要去处理的。那么这种时候最好的办法就是失败后重试几次，以避免网络的间断性影响。

如果我们正常编写代码的话，可能需要 try...except ，但是这种写法很麻烦，能实现的效果也很单一。这里介绍一个 Python 库retrying，专门用来对抛出异常的函数或者方法进行重试。

通过 retrying 你能干什么：

出错后重新运行函数，直到正常运行为止；
出错后，暂停一会再运行函数，因为网络可能一时半会不会好；
出错后，如果重试时间过长，会造成代码效率过低，你可以设置一个最大的重试时间；
出错时，你可能想去执行另一个函数以排除可能的错误。

那接下来我们看看用法，首先你需要安装这个库：

pip install retrying

简单用法

简单的示例，我们写一个函数，其中有一个变量 a 从 1 到 2 中随机取一个，当 a 为 1 的时候就抛出异常，我们尝试在抛出异常时会不会重试：

import random
def demo():
    a = random.randint(1,2)
    print(a)  # => 先打印，好看效果
    if a == 1:
        raise  # 为1时抛出异常

这个函数有 50% 的概率会抛出错误，你可以先试试。不过如果你运气好的话。。。

好，接下来，我们加上 retrying ：

from retrying import retry  # => 引入retry装饰器
import random

@retry()  # => 装饰你想重试的函数，注意这里有括号
def demo():
    a = random.randint(1,2)
    print(a)  # => 先打印，好看效果
    if a == 1:
        raise  # 为1时抛出异常

demo()   # => 运行这个可能报错的函数

运行几次看看，是不是当打印 a 为 1 的时候会直到 a 为 2 为止？也就意味着@rery() 处理了异常并重试。

更多参数

也许你不满足于让它默认重试，那么我们来看看更多的函数。

重试次数

stop_max_attempt_number 最大重试次数，默认为5次

设定一个最大重试次数，超过这个次数会停止重试，并把异常抛出来。按照你的需要设置吧，一般不要太多就行。或者你也可以不设，默认为 5 次，不过前提时你修复了下面的bug。

import random
from retrying import retry

@retry(stop_max_attempt_number=3)
def demo():
    a = random.randint(1,2)
    print(a, end=" ")  # 为了排版，打印横排
    if a != 3:  # => 这里我们改为会始终抛异常的情况，不可能取到3
        raise
demo()
## 1 1 1
## RuntimeError: No active exception to reraise

我们可以看到，运行 3 次都报错后，第 3 次运行的异常就抛出了。

这里源代码有个 bug，如果不设这个参数会无限重试（如果你的异常不会中止就是死循环）。我们来修复这个 bug 😋：

打开 Python安装目录\Lib\site-packages\retrying.py，找到第87行

if stop_max_attempt_number is not None:
# 改为
if self._stop_max_attempt_number is not None:

时间相关

wait_fixed 重试的间隔时间

当函数抛出异常后，下一次重试会间隔wait_fixed设置的时间。默认是 1000 毫秒（1秒），你可以通过这个参数修改这个默认值。

wait_random_min 和 wait_random_max 用来设置随机的间隔时间

wait_random_min 和 wait_random_max 搭配起来设置默认的随机等待时间，默认是 0 ~ 1000 毫秒之间随机等待。

wait_incrementing_increment 每重试一次，持续增加等待时间
默认是 100 毫秒，每重试一次，等待时常就会增加 100 毫秒。

stop_max_delay 最长重试延迟时间，单位毫秒

这个不是重试间隔时间，这是函数运行 + 重试结束的整体时间。比如stop_max_delay=2000也就是说该函数从运行到重试结束为止的时间为 2000 毫秒，超过就结束重试并抛出异常。如果你的函数运行时间已经超过 stop_max_delay 时间，就并不会重试。

import time
import random
from retrying import retry

@retry(stop_max_delay=2000)  # => 设置了最大的重试时间
def demo():
    a = random.randint(1, 2)
    print(a, end=" ")
    time.sleep(1)  # => 这里等待了1秒
    if a != 3:
        raise
demo()
## 1 2 
## RuntimeError: No active exception to reraise

关联函数重试

retry_on_result：指定一个函数，如果指定的函数返回True，则重试，否则抛出异常退出。

import random
from retrying import retry

def fun():
    # 处理代码
    return True  # => 返回True

@retry(retry_on_result=fun) # 指定函数，如果fun返回True则重试，否则不重试
def demo():
    a = random.randint(1, 2)
    print(a, end=" ")
    if a != 3:
        raise
demo()

shop_func：指定被装饰函数出错后，会执行的函数，执行该函数后在来重试被装饰的函数。注意，该函数必须要有两个参数（attempts, delay）。用来当抛出异常后，需要做一些处理的时候。

a = random.randint(1, 2)

def fun(attempts, delay):
    global a
    a = 3
    print('待测函数')

@retry(stop_func=fun)
def demo():
    print(a, end=" ")
    time.sleep(1)
    if a != 3:
        raise
demo()