关于python:python-包之-retrying-重复回调教程

一、装置
循环、反复回调咱们在很多场景中会用到
不仅在领取场景中，咱们须要通过重复的回调晓得用户的领取状态
还有在申请中，如果申请失败，咱们须要再从新进行进行申请，避免申请异样导致数据缺失

pip install retrying

二、始终申请
如果咱们心愿在代码碰到异样时，始终回调，直到胜利
上面办法中，咱们间接拜访一个未定义的变量，必定会走上面的 Exception 中
这个时候咱们能够将这一次谬误写进日志，然而让程序继续执行这个办法，直到没有异样为止
因为这里模仿的是必定有异样，所以该程序会始终返回回调，不间断的周而复始

from retrying import retry

@retry()
def say():
  try:
    autofelix
  except Exception as e:
    # 能够将谬误记录日志
    print(e)
    raise
    
say()

三、设置最大运行次数
如果咱们在申请中遇到异样时候
能够通过 stop_max_attempt_number 设置一个最大运行次数
当回调次数超过设置值，将不再执行回调
这里咱们设置最大运行次数为 5 次

from retrying import retry

@retry(stop_max_attempt_number=5)
def say():
  try:
    autofelix
  except Exception as e:
    # 能够将谬误记录日志
    print(e)
    raise
    
say()

四、设置重试的最大工夫
能够通过 stop_max_delay 设置失败重试的最大工夫, 单位毫秒
超出工夫，则进行重试

from retrying import retry

@retry(stop_max_delay=1000)
def say():
  try:
    autofelix
  except Exception as e:
    # 能够将谬误记录日志
    print(e)
    raise
    
say()

五、设置间隔时间
设置失败重试的间隔时间, 单位毫秒
升高回调频率

from retrying import retry

@retry(wait_fixed=1000)
def say():
  try:
    autofelix
  except Exception as e:
    # 能够将谬误记录日志
    print(e)
    raise
    
say()

六、设置随机间隔时间
设置失败重试随机性间隔时间, 单位毫秒
能够使得拜访频率不平均

from retrying import retry

@retry(wait_random_min=5000, wait_random_max=50000)
def say():
  try:
    autofelix
  except Exception as e:
    # 能够将谬误记录日志
    print(e)
    raise
    
say()

七、随机倍数间隔时间
能够通过设置 wait_exponential_multiplier 间隔时间倍数减少
能够通过设置 wait_exponential_max 最大间隔时间

from retrying import retry

@retry(wait_exponential_multiplier=1000, wait_exponential_max=10000)
def say():
  try:
    autofelix
  except Exception as e:
    # 能够将谬误记录日志
    print(e)
    raise
    
say()

八、指定异样类型
能够通过 retry_on_exception 设置指定异样类型
指定的异样类型会重试，不指定的类型，会间接异样退出
如果设置 wrap_exception 参数为 True，则其余类型异样

from retrying import retry

def retry_error(exception):
  return isinstance(exception, RetryError)

# 会反复调用
@retry(etry_on_exception=retry_error)
def say():
  try:
    autofelix
  except RetryError as e:
    raise RetryError
 
# 只调用一次
@retry(etry_on_exception=retry_error, wrap_exception=True)
def say():
    raise Exception('a')
    
say()

九、过滤回调
能够设置 retry_on_result 指定哪些后果须要去回调
将申请后果放到 retry_on_result 指定办法中进行过滤，如果返回 None，则持续回调，否则就完结

from retrying import retry

def retry_filter(result):
    print("this is result")
    return result is not None

@retry(retry_on_result=retry_filter)
def say():
    print('Retry forever ignoring Exceptions with no wait if return value is None')
    return None

  say()

十、异样执行
通过设置 stop_func 每次抛出异样时都会执行的函数
如果和 stop_max_delay、stop_max_attempt_number 配合应用，则后两者会生效

from retrying import retry

def stop_record(attempts, delay):
    print("logging %d--->%d" % (attempts,delay))

@retry(stop_max_delay=10, stop_func=stop_record)
def say():
    print("i am autofelix")
    raise Exception

say()

以上就是本次分享的全部内容，当初想要学习编程的小伙伴欢送关注 Python 技术大本营，获取更多技能与教程。