在編程的時(shí)候,我們難免會(huì)遇到一些不可靠的情況,比如網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求失敗,數(shù)據(jù)庫(kù)連接超時(shí)等等。這些不確定性會(huì)讓我們的程序容易出現(xiàn)各種錯(cuò)誤和異常。那么如何來(lái)增加程序的容錯(cuò)性和健壯性呢?

可能大多數(shù)人會(huì)想到使用try except來(lái)進(jìn)行異常捕捉進(jìn)行失敗重試(Retry)。雖然try-escept一個(gè)非常常見和有效的方式來(lái)增強(qiáng)程序穩(wěn)定性，但是可能一不小心就會(huì)造成棧溢出。

所以接下來(lái)我就來(lái)介紹一個(gè)另外的一個(gè)專門用于失敗重試的庫(kù)：retrying。

定義

在Python生態(tài)中,retrying庫(kù)提供了非常便捷的裝飾器和函數(shù)來(lái)幫助我們輕松添加失敗重試機(jī)制。它可以自定義重試策略、停止條件、等待間隔等,對(duì)各種異常進(jìn)行捕捉處理。使用retrying可以大大減少我們重復(fù)編寫失敗重試輪詢的代碼量。

下載retrying

pip install retrying

無(wú)參數(shù)重試

我們可以直接在函數(shù)上使用裝飾器@retry來(lái)進(jìn)行失敗重試

import retrying
@retry
def func():
    for item in range(0,100):
        result=item / 0
        print(result)
        return result

func()

但是這種方式并不建議使用，就像上面的代碼，我們都知道0作為除數(shù)就會(huì)報(bào)錯(cuò)，在上面的func函數(shù)中，因?yàn)榧恿?code>@retry裝飾器進(jìn)行失敗重試，這樣就就會(huì)進(jìn)入一個(gè)死循環(huán)一直失敗一直重試。

所以我們?cè)谶M(jìn)行失敗重試的時(shí)候最好是需要加上一些參數(shù)來(lái)限制失敗重試。