python retrying模块的使用方法详解

yipeiwu_com7年前Python基础

前言

我们在写爬虫的过程中,经常遇到爬取失败的情况,这个时候我们一般会通过try块去进行重试,但是每次都写那么一堆try块,真的是太麻烦,所以今天就来说一个比较pythonic的模块,retrying.

安装

retrying模块的安装很简单直接用匹配安装即可。

pip install retrying

retring模块通过装饰器的形式来进行重试操作的,首先我们看一个简单的例子

from retrying import retry
@retry(stop_max_attempt_number=5,wait_random_min=1000,wait_random_max=5000)
def run():
  print("开始重试")
  raise NameError

if __name__ == '__main__':
  run()

上面的代码干了哪些事呢,首先导入retring的retry模块

然后装饰一个run函数,然后调用run,函数内容很简单就是通过raise抛出一个异常,执行该代码我们发现。程序打印了五次开始重试,最后一次抛出异常,NameError。

到这里我们可以感受到重试了,就是这么简单的代码,就完成了五次重试,同时这五次重试的间隔时间也是不同的。

如果想尝试10次就把上面的stop_max_attempt_number=5,改成10即可,到这里就可以解释retry装饰器的参数了

stop_max_attempt_number:最大重试次数,超过这个次数会停止重试,并报异常。

wait_random_min:随机等待最小时间。

wait_random_max:随机等待最大时间。

好了retry的使用就是这么简单,在需要重试的函数上面加个装饰器就好了。

关键是装饰器里的参数的使用,下面列举了retrying的参数。

如果不写参数将会一直重试.

stop_max_attempt_number:在停止之前尝试的最大次数,最后一次如果还是有异常则会抛出异常,停止运行,默认为5次

@retry(stop_max_attempt_number=5)
def run():
  print("开始重试")
  raise NameError

if __name__ == '__main__':
  run()

强调总次数。

stop_max_delay:最大延迟时间,大概意思就是:如果调用的函数出现异常,那么就会重复调用这个函数,最大调用时间,默认为100毫秒

from retrying import retry
@retry(stop_max_delay=5000)
def run():
  print("开始重试")
  raise NameError
if __name__ == '__main__':
  run()

会重试5秒钟,强调总时间。

wait_fixed:两次调用方法期间停留时长, 如果出现异常则会一直重复调用,默认 1000毫秒

from retrying import retry
@retry(wait_fixed=2000)
def run():
  print("开始重试")
  raise NameError
if __name__ == '__main__':
  run()

强调间隔时间。

wait_random_min:在两次调用方法停留时长,停留最短时间,默认为0

wait_random_max:在两次调用方法停留时长,停留最长时间,默认为1000毫秒

wait_incrementing_increment:每调用一次则会增加的时长,默认 100毫秒

wait_exponential_multiplier和wait_exponential_max:以指数的形式产生两次retrying之间的停留时间,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

retry_on_exception: 指定一个函数,如果此函数返回指定异常,则会重试,如果不是指定的异常则会退出

from retrying import retry
def run2(exception):
  return isinstance(exception, ZeroDivisionError)
@retry(retry_on_exception=run2)
def run():
  print("开始重试")
  a = 1 / 0
if __name__ == '__main__':
  run()

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

from retrying import retry
def run2(r):
  return isinstance(r, int)
@retry(retry_on_result=run2)
def run():
  print("开始重试")
  a = 1
  return a
if __name__ == '__main__':
  run()

wrap_exception:参数设置为True/False,如果指定的异常类型,包裹在RetryError中,会看到RetryError和程序抛的Exception error

stop_func: 每次抛出异常时都会执行的函数,如果和stop_max_delay、stop_max_attempt_number配合使用,则后两者会失效

指定的stop_func会有两个参数:attempts, delay

wait_func:和stop_func用法差不多,不多描述

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python中请使用isinstance()判断变量类型

一、isinstance() 在Python中可以使用type()与isinstance()这两个函数判断对象类型,而isinstance()函数的使用上比type更加方便。 复制代码...

Python判断值是否在list或set中的性能对比分析

本文实例对比分析了Python判断值是否在list或set中的执行性能。分享给大家供大家参考,具体如下: 判断值是否在set集合中的速度明显要比list快的多, 因为查找set用到了ha...

python网络编程学习笔记(二):socket建立网络客户端

1、建立socket 建立socket对象需要搞清通信类型和协议家族。通信类型指明了用什么协议来传输数据。协议的例子包括IPv4、IPv6、IPX\SPX、AFP。对于internet通...

Python中使用Queue和Condition进行线程同步的方法

Queue模块保持线程同步 利用Queue对象先进先出的特性,将每个生产者的数据一次存入队列,而每个消费者将依次从队列中取出数据 import threading # 导入t...

Django的性能优化实现解析

一 利用标准数据库优化技术 传统数据库优化技术博大精深,不同的数据库有不同的优化技巧,但重心还是有规则的。在这里算是题外话,挑两点通用的说说: 索引,给关键的字段添加索引,性能能更上一...