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python中可以发生异常自动重试库retrying

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retrying是一个Python库，它为开发人员提供了自动重试 Python 函数执行的简单而强大的方法。该库可以被应用于调用远程API，访问外部网站，以及其他网络相关的操作。以下是关于使用retrying的完整攻略。

安装

使用pip命令可以简单地安装retrying库：

pip install retrying

基本用法

以下是引入retrying库和一个基本用例的示例：

import retrying

@retrying.retry(stop_max_attempt_number=3)
def say_hello():
    print("Hello world")
    raise Exception()

say_hello()

输出:

Hello world
Hello world
Hello world
Traceback (most recent call last):
   ...
Exception

由于在第一次执行中引发了异常，执行被重试三次，都以失败告终。

在这个例子中，@retrying.retry仅装饰 say_hello()函数并对其进行监控，stop_max_attempt_number参数告诉函数只尝试3次，而由于使用了“raise Exception()”，函数每次执行都会失败。

retrying库提供了许多其他选项，可用于控制自动重试方案。下面提供了更多示例：

示例1: 按指数进行退避

指数倒退是当重试次数增加时，应用等待时间的指数级退避算法。以下示例演示了如何使用指数退避计算方法：

import time
import retrying

@retrying.retry(wait_exponential_multiplier=1000, wait_exponential_max=10000, stop_max_attempt_number=3)
def say_hello():
    print("Hello world")
    raise Exception()

say_hello()

输出:

Hello world
(wait 1.0 seconds)
Hello world
(wait 2.0 seconds)
Hello world
Traceback (most recent call last):
   ...
Exception

在这个例子中，重试间隔自动增加，以指数级退避算法。wait_exponential_multiplier设置退避递增的时间，wait_exponential_max 设置允许增加的时间最大值。

示例2: 如何处理特定异常

以下是一个演示如何处理特定异常的示例，这里使用了@retrying.retry_on_exception：

import random
import retrying

def exception_func():
    if random.randint(0,10) < 6:
        print("错误")
        raise ValueError("值错误")
    else:
        print("pass")

@retrying.retry(retry_on_exception=ValueError, wait_fixed=2000, stop_max_attempt_number=3)
def say_hello():
        exception_func()

say_hello()

输出:

错误
(wait 2.0 seconds)
错误
(wait 2.0 seconds)
错误

在这个例子中，引用了exception_func()函数模拟随机的抛出ValueError异常。通过在retrying.retry装饰器中设置retry_on_exception参数，可以仅在引发特定异常时才引发重试。

更多关于retrying库的用法请访问官方文档。

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