Python重试模块retrying

工作中经常碰到的问题就是,某个方法出现了异常,重试几次。循环重复一个方法是很常见的。比如爬虫中的获取代理,对获取失败的情况进行重试。

刚开始搜的几个博客讲的有点问题,建议看官方文档,还有自己动手实验。

参考:

https://segmentfault.com/a/1190000004085023

https://pypi.org/project/retrying/

最初的版本

import requests

class ProxyUtil:

    def __init__(self):
self._get_proxy_count = 0 def get_proxies(self):
try:
r = requests.get('代理服务器地址')
# print('正在获取')
# raise Exception("异常")
# print('获取到最新代理 = %s' % r.text)
params = dict()
if r and r.status_code == 200:
proxy = str(r.content, encoding='utf-8')
params['http'] = 'http://' + proxy
params['https'] = 'https://' + proxy
else:
raise Exception("获取代理失败,状态码%s"%(r.status_code)) return params
except Exception:
if self._get_proxy_count < 5:
print('第%d次获取代理失败,准备重试' % self._get_proxy_count)
self._get_proxy_count += 1
self.get_proxies()
else:
print('第%d次获取代理失败,退出' % self._get_proxy_count)
self._get_proxy_count = 0
return dict()
if __name__ == '__main__':
proxy = ProxyUtil()
proxy.get_proxies()

以上代码通过try...except...捕获异常,并通过一个计数器判断获取代理的次数,获取失败递归调用自己,直到达到最大次数为止。

为了模拟失败,可以解开抛出异常的注释

下面来试试retrying模块

安装

pip install retrying

retrying提供一个装饰器函数retry,被装饰的函数会在运行失败的情况下重新执行,默认一直报错就一直重试。

import requests
from retrying import retry class ProxyUtil: def __init__(self):
self._get_proxy_count = 0 @retry
def get_proxies(self): r = requests.get('代理地址')
print('正在获取')
raise Exception("异常")
print('获取到最新代理 = %s' % r.text)
params = dict()
if r and r.status_code == 200:
proxy = str(r.content, encoding='utf-8')
params['http'] = 'http://' + proxy
params['https'] = 'https://' + proxy if __name__ == '__main__':
proxy = ProxyUtil()
proxy.get_proxies()

结果:

正在获取

正在获取

正在获取

...

正在获取(一直重复下去)

没有添加任何参数,默认情况下会一直重试,没有等待时间

# 设置最大重试次数
@retry(stop_max_attempt_number=5)
def get_proxies(self):
r = requests.get('代理地址')
print('正在获取')
raise Exception("异常")
print('获取到最新代理 = %s' % r.text)
params = dict()
if r and r.status_code == 200:
proxy = str(r.content, encoding='utf-8')
params['http'] = 'http://' + proxy
params['https'] = 'https://' + proxy
# 设置方法的最大延迟时间,默认为100毫秒(是执行这个方法重试的总时间)
@retry(stop_max_attempt_number=5,stop_max_delay=50)
# 通过设置为50,我们会发现,任务并没有执行5次才结束!
# 添加每次方法执行之间的等待时间
@retry(stop_max_attempt_number=5,wait_fixed=2000)
# 随机的等待时间
@retry(stop_max_attempt_number=5,wait_random_min=100,wait_random_max=2000)
# 每调用一次增加固定时长
@retry(stop_max_attempt_number=5,wait_incrementing_increment=1000)
# 根据异常重试,先看个简单的例子
def retry_if_io_error(exception):
return isinstance(exception, IOError) @retry(retry_on_exception=retry_if_io_error)
def read_a_file():
with open("file", "r") as f:
return f.read()

read_a_file函数如果抛出了异常,会去retry_on_exception指向的函数去判断返回的是True还是False,如果是True则运行指定的重试次数后,抛出异常,False的话直接抛出异常。

当时自己测试的时候网上一大堆抄来抄去的,意思是retry_on_exception指定一个函数,函数返回指定异常,会重试,不是异常会退出。真坑人啊!

来看看获取代理的应用(仅仅是为了测试retrying模块)

# 定义一个函数用于判断返回的是否是IOError
def wraper(args):
return isinstance(args,IOError) class ProxyUtil:
def get_proxies(self):
r = requests.get('http://47.98.163.40:17000/get?country=local')
print('正在获取')
raise IOError
# raise IndexError
print('获取到最新代理 = %s' % r.text)
params = dict()
if r and r.status_code == 200:
proxy = str(r.content, encoding='utf-8')
params['http'] = 'http://' + proxy
params['https'] = 'https://' + proxy # @retry_handler(retry_time=2, retry_interval=5, retry_on_exception=[IOError,IndexError])
@retry(stop_max_attempt_number=5,retry_on_exception=wraper)
def retry_test(self):
self.get_proxies()
print('io')

这种方法只能判断单一的异常,而且扩展性不够高

# 通过返回值判断是否重试
def retry_if_result_none(result):
"""Return True if we should retry (in this case when result is None), False otherwise"""
# return result is None
if result =="111":
return True @retry(stop_max_attempt_number=5,retry_on_result=retry_if_result_none)
def might_return_none():
print("Retry forever ignoring Exceptions with no wait if return value is None")
return "111" might_return_none()

might_return_none函数的返回值传递给retry_if_result_noneresult,通过判断result,返回Treu或者None表示需要重试,重试结束后抛出RetryError,返回False表示不重试。

扩展默认的retry装饰器:

def retry_handler(retry_time: int, retry_interval: float, retry_on_exception: [BaseException], *args, **kwargs):

    def is_exception(exception: [BaseException]):
for exp in retry_on_exception:
if isinstance(exception,exp):
return True
return False
# return isinstance(exception, retry_on_exception) def _retry(*args, **kwargs):
return Retrying(wait_fixed=retry_interval * 1000).fixed_sleep(*args, **kwargs) return retry(
wait_func=_retry,
stop_max_attempt_number=retry_time,
retry_on_exception=is_exception
) class ProxyUtil:
def get_proxies(self):
r = requests.get('代理地址')
print('正在获取')
raise IOError
# raise IndexError
print('获取到最新代理 = %s' % r.text)
params = dict()
if r and r.status_code == 200:
proxy = str(r.content, encoding='utf-8')
params['http'] = 'http://' + proxy
params['https'] = 'https://' + proxy @retry_handler(retry_time=2, retry_interval=5, retry_on_exception=[IOError,IndexError])
# @retry(stop_max_attempt_number=5,retry_on_exception=wraper)
def retry_test(self):
self.get_proxies()
print('io') if __name__ == '__main__':
proxy = ProxyUtil()
proxy.retry_test()

Python重试模块retrying的更多相关文章

  1. python重试库retryiny源码剖析

    上篇博文介绍了常见需要进行请求重试的场景,本篇博文试着剖析有名的python第三方库retrying源码. 在剖析其源码之前,有必要讲一下retrying的用法,方便理解. 安装: pip insta ...

  2. Python标准模块--threading

    1 模块简介 threading模块在Python1.5.2中首次引入,是低级thread模块的一个增强版.threading模块让线程使用起来更加容易,允许程序同一时间运行多个操作. 不过请注意,P ...

  3. Python的模块引用和查找路径

    模块间相互独立相互引用是任何一种编程语言的基础能力.对于“模块”这个词在各种编程语言中或许是不同的,但我们可以简单认为一个程序文件是一个模块,文件里包含了类或者方法的定义.对于编译型的语言,比如C#中 ...

  4. Python Logging模块的简单使用

    前言 日志是非常重要的,最近有接触到这个,所以系统的看一下Python这个模块的用法.本文即为Logging模块的用法简介,主要参考文章为Python官方文档,链接见参考列表. 另外,Python的H ...

  5. Python标准模块--logging

    1 logging模块简介 logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级.日志保存路径.日志文件回滚等:相比print,具备如下优点: 可以通过设置不同 ...

  6. python基础-模块

    一.模块介绍                                                                                              ...

  7. python 安装模块

    python安装模块的方法很多,在此仅介绍一种,不需要安装其他附带的pip等,python安装完之后,配置环境变量,我由于中英文分号原因,环境变量始终没能配置成功汗. 1:下载模块的压缩文件解压到任意 ...

  8. python Queue模块

    先看一个很简单的例子 #coding:utf8 import Queue #queue是队列的意思 q=Queue.Queue(maxsize=10) #创建一个queue对象 for i in ra ...

  9. python logging模块可能会令人困惑的地方

    python logging模块主要是python提供的通用日志系统,使用的方法其实挺简单的,这块就不多介绍.下面主要会讲到在使用python logging模块的时候,涉及到多个python文件的调 ...

随机推荐

  1. HUSTOJ的Windows版评判内核(限制内存使用)

    HUSTOJ的Windows版评判内核(一) 作者:游蓝海 个人主页:http://blog.csdn.net/you_lan_hai 2013.4.9 注:最新版本项目地址:https://gith ...

  2. Hadoop中一些重要概念简要总结

    Hadoop是一个利用大规模计算机集群,可处理大量数据的分布式并行框架. Hadoop 官网 Hadoop的核心设计包括HDFS和MapReduce. HDFS HDFS(Hadoop Distrib ...

  3. 阻止系统自动睡眠的小软件,附C#制作过程(执行SetThreadExecutionState API函数,让系统误判)

    因为有时下载东西的时候,不想让电脑自动深入睡眠,所以就开启了离开模式.这样不但不节能环保,而且到真正想要睡眠的时候就是一翻蛋疼. 改过自新,关闭了离开模式,同时无操作30分钟后也会进入睡眠模式.但是在 ...

  4. [转]UE的职责

    最近开始负责产品工作,从产品定位到需求文档再到原型设计,以及后续产品的路线规划,渐渐感觉忙不过来了.所以准备招一个UE/X来辅助. 以前做项目,也没接触过什么UE,所以对UE的工作不是很清楚,尤其是P ...

  5. qt+opencv对两幅图片进行融合

    本文博客链接:http://blog.csdn.net/jdh99,作者:jdh,转载请注明. 源代码: #include "widget.h" #include "ui ...

  6. arcgis api for js 4.X 出现跨域问题

    arcgis api for js 4.X 出现跨域问题 XMLHttpRequest cannot load http://localhost/4.3/4.3/esri/workers/mutabl ...

  7. 在phpstorm中安装、配置和运行phpunit详细教程

    前提:安装了composer 一.安装phpunit组件 右键项目文件,composer---init composer,会生成一个composer.json文件 右键项目文件,composer--- ...

  8. 29 z-index

    这个东西非常简单,它有四大特性,每个特性你记住了,页面布局就不会出现找不到盒子的情况. z-index 值表示谁压着谁,数值大的压盖住数值小的, 只有定位了的元素,才能有z-index,也就是说,不管 ...

  9. 16 input默认样式清除

    <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8& ...

  10. spring与springmvc父子容器

    转载地址:http://www.tianshouzhi.com/api/tutorials/spring 1.spring和springmvc父子容器概念介绍 在spring和springmvc进行整 ...