requests原生支持 import requests from requests.adapters import HTTPAdapter s = requests.Session() # 重试次数为3 s.mount('http://', HTTPAdapter(max_retries=3)) s.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=3)) # 超时时间为5s s.get('http://example.com', timeout=5) req

Python+request超时和重试 一.什么是超时? 1.连接超时 连接超时指的是没连接上,超过指定的时间内都没有连接上,这就是连接超时.(连接时间就是httpclient发送请求的地方开始到连接上目标主机url地址的时间) 2.读取超时 读取超时表示的是连接上了,但是读数据时超过了指定的时间范围,这就是读取超时(读取时间就是HttpClient已经连接到了目标服务器,然后进行内容数据的获取的时间) 二.为什么要设置重试? 比如连接超时,程序就一直处于无响应状态.这时我们需要去不断重试连接,

场景 发布微服务的操作一般都是打完新代码的包,kill掉在跑的应用,替换新的包,启动. spring cloud 中使用eureka为注册中心,它是允许服务列表数据的延迟性的,就是说即使应用已经不在服务列表了,客户端在一段时间内依然会请求这个地址.那么就会出现请求正在发布的地址,而导致失败. 我们会优化服务列表的刷新时间,以提高服务列表信息的时效性.但是无论怎样,都无法避免有那么一段时间是数据不一致的. 所以我们想到一个办法就是重试机制,当a机子在重启时,同个集群的b是可以正常提供服务的,如果有

基础用法 Volley为开发者提供了可配置的超时重试机制,我们在使用时只需要为我们的Request设置自定义的RetryPolicy即可. 参考设置代码如下: int DEFAULT_TIMEOUT_MS = 10000; int DEFAULT_MAX_RETRIES = 3; StringRequest stringRequest = new StringRequest(Request.Method.GET, url, new Response.Listener<String>() { @

在spring cloud体系项目中,引入的重试机制保证了高可用的同时,也会带来一些其它的问题,如幂等操作或一些没必要的重试. 今天就来分别分析一下 FeignClient 和 Ribbon 重试机制的实现原理和区别,主要分为三点: 1)FeignClient重试机制分析 2)Ribbon重试机制分析 3)FeignClient和Ribbon重试机制的区别于联系 1)FeignClient 重试机制分析: FeignClient 重试机制的实现原理相对简单.首先看一下feignClient处理请

nginx的重试机制 现在对外服务的网站,很少只使用一个服务节点,而是部署多台服务器,上层通过一定机制保证容错和负载均衡. nginx就是常用的一种HTTP和反向代理服务器,支持容错和负载均衡. nginx的重试机制就是容错的一种. 在nginx的配置文件中,proxy_next_upstream项定义了什么情况下进行重试,官网文档中给出的说明如下:--------------------- Syntax: proxy_next_upstream error | timeout | invali

SpringCloud重试机制配置 首先声明一点,这里的重试并不是报错以后的重试,而是负载均衡客户端发现远程请求实例不可到达后,去重试其他实例. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 @Bean @LoadBalanced RestTemplate restTemplate() {   HttpComponentsClientHttpRequestFactory httpRequestFactory = new HttpComponentsClientHttpRequestFactory();  

前言 Feign组件默认使用Ribbon的重试机制并增加了根据状态码判断重试机制,默认情况下是不启用的.Feign使用的是Spring Retry组件,需要引入依赖才能启用. 一.POM引入Spring Retry <dependency> <groupId>org.springframework.retry</groupId> <artifactId>spring-retry</artifactId> </dependency> 二

最近在开发微信小程序, 在测试时, 总能碰到一些诸如网络被打断啊之类的问题. 小程序是一款实时互动的小程序, 基于一系列原因, 没有使用Socket, 而是使用的是长链接. 所以对这类问题不能大意啊, 一个请求断了, 后面的实时状态就无从谈起了. 最简单的啊, 就是对这个长链接捕获错误, 然后重试呗! 当然, 实现这个很简单, 没两行代码就搞定了. 我还做了断网之类的验证, 单单规避这个长链接的错误, 完全OK的. 但是还有很多其他请求哇, 做断网重连的测试的时候, 能导致一些其他未知的影响(当

    深入探讨 Python 的 import 机制:实现远程导入模块 所谓的模块导入( import ),是指在一个模块中使用另一个模块的代码的操作,它有利于代码的复用. 在 Python 中使用 import 关键字来实现这个操作,但不是唯一的方法,还有 importlib.import_module() 和 __import__() 等. 也许你看到这个标题,会说我怎么会发这么基础的文章? 与此相反.恰恰我觉得这篇文章的内容可以算是 Python 的进阶技能,会深入地探讨并以真实案例讲解

Python内存管理机制 Python 内存管理分层架构 /* An object allocator for Python. Here is an introduction to the layers of the Python memory architecture, showing where the object allocator is actually used (layer +2), It is called for every object allocation and deal

最近阅读<Python源码剖析>对进程线程的封装解释: GIL,Global Interpreter Lock,对于python的多线程机制非常重要,其如何实现的?代码中实现如下: 指向一个void*,C语言中的空指针类型可以指向任意类型.Python建立多线程环境的动作只会执行一次. PyEval_InitThreads-->PyThread_allocate_lock创建GIL之后,当前线程开始遵守python的多线程机制,即任何调用Python C API之前需要先获得GIL. 也

项目开源地址:https://github.com/tangxuehua/enode 上一篇文章,简单介绍了enode框架中消息队列的设计思路,本文介绍一下enode框架中关系消息的重试机制的设计思路. 对于一个EDA架构为基础的框架,核心就是消息驱动,然后基于最终一致性的原则.所以,非常重要的一点是,如果消息一次执行不成功,那该怎么办?我能想到的对策就是消息的重试.我发现,这篇文章比较难写,因为感觉要把复杂的事情清晰的表达出来,感觉确实不容易.说到重试,那什么是消息的重试呢?怎么重试呢?我这里

转载自:http://www.cnblogs.com/feixuelove1009/p/5576206.html 对编程语言比较熟悉的朋友,应该知道"反射"这个机制.Python作为一门动态语言,当然不会缺少这一重要功能.然而,在网络上却很少见到有详细或者深刻的剖析论文.下面结合一个web路由的实例来阐述python的反射机制的使用场景和核心本质. 一.前言 1 2 3 4 5 def f1():     print("f1是这个函数的名字!")   s = &qu

http://blog.csdn.net/sirodeng/article/details/17095591   python 的import机制,以备忘: python中,每个py文件被称之为模块,每个具有__init__.py文件的目录被称为包.只要模块或者包所在的目录在sys.path中,就可以使用import 模块或import 包来使用.   如果想使用非当前模块中的代码,需要使用Import,这个大家都知道. 如果你要使用的模块(py文件)和当前模块在同一目录,只要import相应的

python+request接口自动化框架搭建 1.数据准备2.用python获取Excel文件中测试用例数据3.通过requests测试接口4.根据接口返回的code值和Excel对比 但本章只讲整个思路和代码框架 代码封装后当成模块引用!!! 步骤一:引用Requests模块开展接口测试 Python Requests快速入门 :http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/ 如何利用requests进行接口测试,可以根据以下demo进行相应改造 #c

python+requests实现接口的请求前篇已经介绍,还有不懂或者疑问的可以访问 python+request接口自动化框架 目前我们需要考虑的是如何实现关键字驱动实现接口自动化输出,通过关键字的封装实现一定意义上的脚本与用例的脱离! robot framework 的安装不过多说明,网上资料比较太多~ 实例:!!!!! 步骤一:新建项目 测试项目可以目录或文件存储,格式可以用TXT,TSV或HTML格式, 建议项目选择目录和TXT,这样便于管理 步骤二:新建测试套 测试套与测试项目一样,也

Python 垃圾回收机制 内存管理 Python中的内存管理机制的层次结构提供了4层,其中最底层则是C运行的malloc和free接口,往上的三层才是由Python实现并且维护的,第一层则是在第0层的基础之上对其提供的接口进行了统一的封装,因为每个系统都可能差异性. 内存池 Python为了避免频繁的申请和删除内存所造成系统切换于用户态和核心态的性能问题,从而引入了内存池机制,专门用来管理小内存的申请和释放.内存池分为四层:block.pool.arena和内存池.如下图: block:有很多

转:http://www.jb51.net/article/87479.htm 本文主要介绍python中的反射,以及该机制的简单应用,熟悉JAVA的程序员,一定经常和Class.forName打交道.在很多框架中(Spring,eclipse plugin机制)都依赖于JAVA的反射能力,而在python中,也同样有着强大的反射能力,本文将做简单的介绍 对编程语言比较熟悉的朋友,应该知道"反射"这个机制.Python作为一门动态语言,当然不会缺少这一重要功能.然而,在网络上却很少见到

python request a. 客户端向服务端发送多层字典的值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 obj = {     'data':{         "k1":"v1",         "k2":"v2"     },     'status': True }   #json发送     requests.post("h

GIL 全称global interpreter lock 全局解释锁 gil使得python同一个时刻只有一个线程在一个cpu上执行字节码,并且无法将多个线程映射到多个cpu上,即不能发挥多个cpu的优势. gil会根据执行的字节码行数以及时间片释放gil,也会在遇到IO操作时候主动释放. 线程 操作系统能够调动的最小单元就是线程.最开始是进程,因为进程对资源的消耗大,所以演变成了线程. 对于IO操作来说,多线程和多进程性能差别不大. 方式一:通过thread类实例化 import threa