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這篇文章給大家介紹Python中出現異常重試如何解決,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。
原先的流程:
def crawl_page(url): pass def log_error(url): pass url = "" try: crawl_page(url) except: log_error(url)
改進后的流程:
attempts = 0 success = False while attempts < 3 and not success: try: crawl_page(url) success = True except: attempts = 1 if attempts == 3: break
最近發現的新的解決方案:retrying
retrying 是一個 Python 的重試包,可以用來自動重試一些可能運行失敗的程序段。retrying 提供一個裝飾器函數 retry,被裝飾的函數就會在運行失敗的條件下重新執行,默認只要一直報錯就會不斷重試。
import random from retrying import retry @retry def do_something_unreliable(): if random.randint(0, 10) > 1: raise IOError("Broken sauce, everything is hosed!!!111one") else: return "Awesome sauce!" print do_something_unreliable()
如果我們運行 haveatry 函數,那么直到 random.randint 返回 5,它才會執行結束,否則會一直重新執行。
retry 還可以接受一些參數,這個從源碼中 Retrying 類的初始化函數可以看到可選的參數:
stopmaxattempt_number:用來設定***的嘗試次數,超過該次數就停止重試
stopmaxdelay:比如設置成 10000,那么從被裝飾的函數開始執行的時間點開始,到函數成功運行結束或者失敗報錯中止的時間點,只要這段時間超過 10 秒,函數就不會再執行了
wait_fixed:設置在兩次 retrying 之間的停留時間
waitrandommin 和 waitrandommax:用隨機的方式產生兩次 retrying 之間的停留時間
waitexponentialmultiplier 和 waitexponentialmax:以指數的形式產生兩次 retrying 之間的停留時間,產生的值為 2^previousattemptnumber * waitexponentialmultiplier,previousattemptnumber 是前面已經 retry 的次數,如果產生的這個值超過了 waitexponentialmax 的大小,那么之后兩個 retrying 之間的停留值都為 waitexponentialmax。這個設計迎合了 exponential backoff 算法,可以減輕阻塞的情況。
我們可以指定要在出現哪些異常的時候再去 retry,這個要用 retryonexception 傳入一個函數對象:
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()
在執行 readafile 函數的過程中,如果報出異常,那么這個異常會以形參 exception 傳入 retryifio_error 函數中,如果 exception 是 IOError 那么就進行 retry,如果不是就停止運行并拋出異常。
我們還可以指定要在得到哪些結果的時候去 retry,這個要用 retryonresult 傳入一個函數對象:
def retry_if_result_none(result): return result is None @retry(retry_on_result=retry_if_result_none) def get_result(): return None
在執行 getresult 成功后,會將函數的返回值通過形參 result 的形式傳入 retryifresultnone 函數中,如果返回值是 None 那么就進行 retry,否則就結束并返回函數值。
關于Python中出現異常重試如何解決就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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