Retrying,一个神奇优雅的 Python 库

Retrying,一个神奇优雅的 Python 库随着 Python 在软件开发领域的广泛应用 我们经常会遇到一些需要重试的情况

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一个简单的库,也许能够开启我们的智慧之门,
一个普通的方法,也许能在危急时刻挽救我们于水深火热,
一个新颖的思维方式,也许能激发我们无尽的创造力,
一个独特的技巧,也许能成为我们的隐形盾牌……

神奇的 Python 库之旅,第 4

一、Retrying 简介和安装

随着 Python 在软件开发领域的广泛应用,我们经常会遇到一些需要重试的情况。

无论是网络请求失败、数据库连接超时还是其他异常情况,这些都可能导致程序执行失败,身为程序员,每次想到程序可能会崩,就会。。
在这里插入图片描述

谁来救救我们这些真诚善良,勤勤恳恳的程序员呢?

这时,有一个神奇的 Python 第三方库应运而生,它就是 retrying。让我们一起来揭开 retrying 库的神秘面纱,让 Python 重试变得轻松愉快!

二、重试的艺术

在编写 Python 程序时,我们常常需要处理一些不可控的情况,比如网络不稳定、外部 API 响应缓慢等。

这时,我们希望程序能够自动重试,直到成功为止。而 retrying 库就是为了解决这个问题而生的,它让重试变得如此简单。

安装 retrying 库

pip install retrying 

安装完成后,我们就可以在Python代码中引入retrying库,并开始使用它提供的强大功能了。

三、Retrying 编程示例

轻松处理网络请求
假设我们需要从一个外部 API 获取数据,但由于网络原因,可能会偶尔失败。这时,我们可以使用 retrying 库来处理重试逻辑,代码如下:

from retrying import retry import requests @retry def fetch_data(): response = requests.get("https://example.com/api/data") if response.status_code != 200: print("Fetching data failed, retrying...") raise Exception("Fetch data failed") else: print("Fetching data success") return response.json() try: data = fetch_data() print("Data:", data) except Exception as e: print("Error occurred:", e) 

在这个示例中,我们使用 @retry 装饰器将 fetch_data 函数标记为需要重试的函数。当函数执行时,如果请求失败(status_code 不为 200),则触发重试逻辑,直到成功为止。

设置重试次数和间隔时间
retrying 库还支持设置重试次数和重试间隔时间,以满足不同的重试需求。例如,我们可以设置最大重试次数为 3 次,每次重试之间间隔 1 秒:

from retrying import retry import requests @retry(stop_max_attempt_number=3, wait_fixed=1000) def fetch_data(): response = requests.get("https://example.com/api/data") if response.status_code != 200: print("Fetching data failed, retrying...") raise Exception("Fetch data failed") else: print("Fetching data success") return response.json() try: data = fetch_data() print("Data:", data) except Exception as e: print("Error occurred:", e) 

高级用法
返回结果为 None 时重试(条件不唯一,比如我们也可以在返回结果为空字符串时重试):

@retry( retry_on_result=lambda x: x is None ) 

发生指定异常时重试:

@retry( retry_on_exception=lambda x: isinstance(x, ValueError) ) 

当我们不知道具体是什么异常时,也可指定为所有异常的父类:

@retry( retry_on_exception=lambda x: isinstance(x, Exception) ) 

https://pypi.org/project/retrying

应用场景
retrying 库广泛应用于各种需要重试操作的场景,比如网络请求、数据库连接、文件 IO 等。它可以帮助我们处理程序中的不稳定因素,提高程序的稳定性和可靠性。

四、结语

通过本文的介绍,相信你已经对 retrying 库有了一定的了解。它的强大功能和简单易用的接口让我们能够轻松处理重试逻辑,让程序变得更加健壮。

如果你还没有尝试过 retrying 库,赶快动手试一试吧,相信它会成为你编写 Python 程序的得力助手!

愿你在编程的路上越走越远,越来越有趣!

五、作者Info

Author:小鸿的摸鱼日常

Goal:让编程更有趣! 专注于Web开发、爬虫,游戏开发,数据分析、自然语言处理,AI等,期待你的关注,让我们一起成长、一起Coding!

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