Retrying，一个神奇优雅的 Python 库

本文主要是介绍Retrying，一个神奇优雅的 Python 库，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

大家好！我是爱摸鱼的小鸿，关注我，收看每期的编程干货。

一个简单的库，也许能够开启我们的智慧之门，
一个普通的方法，也许能在危急时刻挽救我们于水深火热，
一个新颖的思维方式，也许能激发我们无尽的创造力，
一个独特的技巧，也许能成为我们的隐形盾牌……

神奇的 Python 库之旅，第 4 章

一、Retrying 简介和安装

随着 Python 在软件开发领域的广泛应用，我们经常会遇到一些需要重试的情况。

无论是网络请求失败、数据库连接超时还是其他异常情况，这些都可能导致程序执行失败，身为程序员，每次想到程序可能会崩，就会。。

虽然使用递归算法进行重试也是一个不错的选择，但是递归是有限制的，当达到一定次数时会发生堆栈溢出错误，而且还要细心的编写重试逻辑，稍不注意就会出错。

谁来救救我们这些真诚善良，勤勤恳恳的程序员呢？

这时，有一个神奇的 Python 第三方库应运而生，它就是 retrying。让我们一起来揭开 retrying 库的神秘面纱，让 Python 重试变得轻松愉快！

二、重试的艺术

在编写 Python 程序时，我们常常需要处理一些不可控的情况，比如网络不稳定、外部 API 响应缓慢等。

这时，我们希望程序能够自动重试，直到成功为止。而 retrying 库就是为了解决这个问题而生的，它让重试变得如此简单。

安装 retrying 库

pip install retrying

安装完成后，我们就可以在Python代码中引入retrying库，并开始使用它提供的强大功能了。

三、Retrying 编程示例

轻松处理网络请求
假设我们需要从一个外部 API 获取数据，但由于网络原因，可能会偶尔失败。这时，我们可以使用 retrying 库来处理重试逻辑，代码如下：

from retrying import retry
import requests@retry
def fetch_data():response = requests.get("https://example.com/api/data")if response.status_code != 200:print("Fetching data failed, retrying...")raise Exception("Fetch data failed")else:print("Fetching data success")return response.json()try:data = fetch_data()print("Data:", data)
except Exception as e:print("Error occurred:", e)

在这个示例中，我们使用 @retry 装饰器将 fetch_data 函数标记为需要重试的函数。当函数执行时，如果请求失败（status_code 不为 200），则触发重试逻辑，直到成功为止。

设置重试次数和间隔时间
retrying 库还支持设置重试次数和重试间隔时间，以满足不同的重试需求。例如，我们可以设置最大重试次数为 3 次，每次重试之间间隔 1 秒：

from retrying import retry
import requests@retry(stop_max_attempt_number=3, wait_fixed=1000)
def fetch_data():response = requests.get("https://example.com/api/data")if response.status_code != 200:print("Fetching data failed, retrying...")raise Exception("Fetch data failed")else:print("Fetching data success")return response.json()try:data = fetch_data()print("Data:", data)
except Exception as e:print("Error occurred:", e)

高级用法
返回结果为 None 时重试（条件不唯一，比如我们也可以在返回结果为空字符串时重试）：

@retry(retry_on_result=lambda x: x is None
)

发生指定异常时重试：

@retry(retry_on_exception=lambda x: isinstance(x, ValueError)
)

当我们不知道具体是什么异常时，也可指定为所有异常的父类：

@retry(retry_on_exception=lambda x: isinstance(x, Exception)
)

更多功能、详细用法可参考官方文档：

https://pypi.org/project/retrying

应用场景
retrying 库广泛应用于各种需要重试操作的场景，比如网络请求、数据库连接、文件 IO 等。它可以帮助我们处理程序中的不稳定因素，提高程序的稳定性和可靠性。

四、结语

通过本文的介绍，相信你已经对 retrying 库有了一定的了解。它的强大功能和简单易用的接口让我们能够轻松处理重试逻辑，让程序变得更加健壮。

如果你还没有尝试过 retrying 库，赶快动手试一试吧，相信它会成为你编写 Python 程序的得力助手！

愿你在编程的路上越走越远，越来越有趣！

五、作者Info

Author：小鸿的摸鱼日常

Goal：让编程更有趣！ 专注于Web开发、爬虫，游戏开发，数据分析、自然语言处理，AI等，期待你的关注，让我们一起成长、一起Coding！

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这篇关于Retrying，一个神奇优雅的 Python 库的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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