1 簡介

我們在編寫程序尤其是與網(wǎng)絡(luò)請求相關(guān)的程序，如調(diào)用web接口、運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲等任務(wù)時(shí)，經(jīng)常會遇到一些偶然發(fā)生的請求失敗的狀況，這種時(shí)候如果我們僅僅簡單的捕捉錯(cuò)誤然后跳過對應(yīng)任務(wù)，肯定是不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?，尤其是在網(wǎng)絡(luò)爬蟲中，會存在損失有價(jià)值數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)。

這類情況下我們就很有必要為我們的程序邏輯添加一些「錯(cuò)誤重試」的策略，費(fèi)老師我在幾年前寫過文章介紹過Python中的retry庫，但它功能較為單一，只能應(yīng)對基本的需求。

而今天我要給大家介紹的tenacity庫，可能是目前Python生態(tài)中最好用的錯(cuò)誤重試庫，下面就讓我們一睹其主要功能吧~

2 tenacity中的常用功能

作為一個(gè)第三方Python庫，我們可以使用pip install tenacity對其進(jìn)行安裝，安裝完成后，下面我們來學(xué)習(xí)一下tenacity的主要使用方法和特性：

2.1 tenacity的基礎(chǔ)使用

tenacity的錯(cuò)誤重試核心功能由其retry裝飾器來實(shí)現(xiàn)，默認(rèn)不給retry裝飾器傳參數(shù)時(shí)，它會在其所裝飾的函數(shù)運(yùn)行過程拋出錯(cuò)誤時(shí)不停地重試下去，譬如下面這個(gè)簡單的例子：

import random
from tenacity import retry

@retry
def demo_func1():

    a = random.random()
    print(a)
    
    if a >= 0.1:
        raise Exception

demo_func1()

可以看到，我們的函數(shù)體內(nèi)每次生成0到1之間的隨機(jī)數(shù)，當(dāng)這個(gè)隨機(jī)數(shù)不超過0.1時(shí)才會停止拋出錯(cuò)誤，否則則會被tenacity捕捉到每次的錯(cuò)誤拋出行為并立即重試。

2.2 設(shè)置最大重試次數(shù)

有些時(shí)候我們對某段函數(shù)邏輯錯(cuò)誤重試的忍耐是有限度的，譬如當(dāng)我們調(diào)用某個(gè)網(wǎng)絡(luò)接口時(shí)，如果連續(xù)n次都執(zhí)行失敗，我們可能就會認(rèn)為這個(gè)任務(wù)本身就存在缺陷，不是通過重試就能有朝一日正常的。

這種時(shí)候我們可以利用tenacity中的stop_after_attempt函數(shù)，作為retry()中的stop參數(shù)傳入，從而為我們“無盡”的錯(cuò)誤重試過程添加一個(gè)終點(diǎn)，其中stop_after_attempt()接受一個(gè)整數(shù)輸入作為「最大重試」的次數(shù)：

from tenacity import retry, stop_after_attempt

@retry(stop=stop_after_attempt(3))
def demo_func2():
    
    print('函數(shù)執(zhí)行')
    
    raise Exception
    
demo_func2()

可以看到，我們的函數(shù)在限制了最大重試次數(shù)后，經(jīng)過3次重試，在第4次繼續(xù)執(zhí)行依然拋出錯(cuò)誤后，正式地拋出了函數(shù)中對應(yīng)的Exception錯(cuò)誤結(jié)束了重試過程。

2.3 設(shè)置重試最大超時(shí)時(shí)長

我們除了像上一小節(jié)中那樣設(shè)置最大錯(cuò)誤重試的次數(shù)之外，tenacity還為我們提供了stop_after_delay()函數(shù)來設(shè)置整個(gè)重試過程的最大耗時(shí)，超出這個(gè)時(shí)長也會結(jié)束重試過程：

import time
from tenacity import retry, stop_after_delay

# 設(shè)置重試最大超時(shí)時(shí)長為5秒
@retry(stop=stop_after_delay(5))
def demo_func3():
    
    time.sleep(1)
    print(f'已過去 {time.time() - start_time} 秒')
    
    raise Exception

# 記錄開始時(shí)間
start_time = time.time()
demo_func3()

2.4 組合重試停止條件

如果我們的任務(wù)同時(shí)需要添加最大重試次數(shù)以及最大超時(shí)時(shí)長限制，在tenacity中僅需要用|運(yùn)算符組合不同的限制條件再傳入retry()的stop參數(shù)即可，譬如下面的例子，當(dāng)我們的函數(shù)執(zhí)行重試超過3秒或次數(shù)大于5次時(shí)均可以結(jié)束重試：

import time
import random
from tenacity import retry, stop_after_delay, stop_after_attempt

@retry(stop=(stop_after_delay(3) | stop_after_attempt(5)))
def demo_func4():
    
    time.sleep(random.random())
    print(f'已過去 {time.time() - start_time} 秒')
    
    raise Exception

# 記錄開始時(shí)間
start_time = time.time()
demo_func4()

可以看到，在上面的演示中，先達(dá)到了“最大重試5次”的限制從而結(jié)束了重試過程。

2.5 設(shè)置相鄰重試之間的時(shí)間間隔

有些情況下我們并不希望每一次重試拋出錯(cuò)誤后，立即開始下一次的重試，譬如爬蟲任務(wù)中為了更好地偽裝我們的程序，tenacity中提供了一系列非常實(shí)用的函數(shù)，配合retry()的wait參數(shù)，幫助我們妥善處理相鄰重試之間的時(shí)間間隔，其中較為實(shí)用的主要有以下兩種方式：

2.5.1 設(shè)置固定時(shí)間間隔

我們通過使用tenacity中的wait_fixed()可以為相鄰重試之間設(shè)置固定的等待間隔秒數(shù)，就像下面的簡單示例那樣：

import time
from tenacity import retry, wait_fixed, stop_after_attempt

# 設(shè)置重試等待間隔為1秒
@retry(wait=wait_fixed(1), stop=stop_after_attempt(3))
def demo_func5():
    
    print(f'已過去 {time.time() - start_time} 秒')
    
    raise Exception
    
# 記錄開始時(shí)間
start_time = time.time()
demo_func5()

2.5.2 設(shè)置隨機(jī)時(shí)間間隔

除了設(shè)置固定的時(shí)間間隔外，tenacity還可以通過wait_random()幫助我們?yōu)橄噜徶卦囋O(shè)置均勻分布隨機(jī)數(shù)，只需要設(shè)置好均勻分布的范圍即可：

import time
from tenacity import retry, wait_random, stop_after_attempt

# 設(shè)置重試等待間隔為1到3之間的隨機(jī)數(shù)
@retry(wait=wait_random(min=1, max=3), stop=stop_after_attempt(5))
def demo_func6():
    
    print(f'已過去 {time.time() - start_time} 秒')
    
    raise Exception

# 記錄開始時(shí)間
start_time = time.time()
demo_func6()

可以觀察到，每一次重試后的等待時(shí)長都是隨機(jī)的~

2.6 自定義是否觸發(fā)重試

tenacity中retry()的默認(rèn)策略是當(dāng)其所裝飾的函數(shù)執(zhí)行過程“拋出任何錯(cuò)誤”時(shí)即進(jìn)行重試，但有些情況下我們需要的可能是對特定錯(cuò)誤類型的捕捉/忽略，亦或是對異常計(jì)算結(jié)果的捕捉。

tenacity中同樣內(nèi)置了相關(guān)的實(shí)用功能：

2.6.1 捕捉或忽略特定的錯(cuò)誤類型

使用tenacity中的retry_if_exception_type()和retry_if_not_exception_type()，配合retry()的retry參數(shù)，我們可以對特定的錯(cuò)誤類型進(jìn)行捕捉或忽略：

from tenacity import retry, retry_if_exception_type, retry_if_not_exception_type

@retry(retry=retry_if_exception_type(FileExistsError))
def demo_func7():
    
    raise TimeoutError
    
@retry(retry=retry_if_not_exception_type(FileNotFoundError))
def demo_func8():

    raise FileNotFoundError

2.6.2 自定義函數(shù)結(jié)果條件判斷函數(shù)

我們可以編寫額外的條件判斷函數(shù)，配合tenacity中的retry_if_result()，實(shí)現(xiàn)對函數(shù)的返回結(jié)果進(jìn)行自定義條件判斷，返回True時(shí)才會觸發(fā)重試操作：

import random
from tenacity import retry, retry_if_result

@retry(retry=retry_if_result(lambda x: x >= 0.1))
def demo_func9():
    a = random.random()
    print(a)
    return a

# 記錄開始時(shí)間
demo_func9()

2.7 對函數(shù)的錯(cuò)誤重試情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)

被tenacity的retry()裝飾的函數(shù)，我們可以打印其retry.statistics屬性查看其歷經(jīng)的錯(cuò)誤重試統(tǒng)計(jì)記錄結(jié)果，譬如這里我們對前面執(zhí)行過的示例函數(shù)demo_func9()的統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行打印：

demo_func9.retry.statistics

除了上述的功能之外，tenacity還具有很多特殊的特性，可以結(jié)合logging模塊、異步函數(shù)、協(xié)程等其他Python功能實(shí)現(xiàn)更高級的功能，感興趣的朋友可以前往https://github.com/jd/tenacity了解更多。

到此這篇關(guān)于Python中最強(qiáng)大的錯(cuò)誤重試庫(tenacity庫)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python tenacity錯(cuò)誤重試庫內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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