`retry`参数是`tenacity`中用于配置重试策略的一个重要参数。以下是`tenacity`中`retry`参数的一些常见配置: 1. `wait`参数:定义了每次重试之间的等待时间。它可以是一个固定的时间间隔,也可以是一个可调用对象,根据需要动态计算等待时间。 ```python from tenacity import retry, wait_fixed @retry(wait=wait_...
使用tenacity 库的 retry 参数非常简单。首先,需要从 tenacity 库中导入 Retry 类,然后创建一个 Retry 对象,并设置 retry 参数。接下来,将需要重试的异步操作包装在 Retry 对象中,这样就可以在操作失败时自动进行重试。 例如: ```python from tenacity import Retry retry = Retry(retry=3) @retry def my_async...
一、背景 在编程过程中，我们常需要为代码加入重试功能，特别是在处理可能失败的网络操作，如OAuth验证时。这些重试场景看似各异，实则共享一个核心需求：在任务失败时自动尝试重运行。二、简介 Tenacity是一个通用的重试库，旨在简化在Python中添加重试功能的过程。它提供了丰富的特性，包括：- 通用的装饰...
@retry装饰器的定义回调函数的参数为:retry_error_callback=函数名(回调函数一般返回最后一次函数重试的函数执行结果) 示例1: fromtenacityimportstop_after_attempt, retry, retry_if_resultdefreturn_last_value(retry_state):"""return the result of the last call attempt"""print('执行回调函数')print(retry_...
Tenacity——Exception Retry 从此无比简单 Python 装饰器装饰类中的方法这篇文章,使用了装饰器来捕获代码异常。这种方式可以让代码变得更加简洁和Pythonic。 在写代码的过程中,处理异常并重试是一个非常常见的需求。但是如何把捕获异常并重试写得简洁高效,这就是一个技术活了。
Tenacity——Exception Retry 从此无比简单 Python 装饰器装饰类中的方法这篇文章,使用了装饰器来捕获代码异常。这种方式可以让代码变得更加简洁和Pythonic。 在写代码的过程中,处理异常并重试是一个非常常见的需求。但是如何把捕获异常并重试写得简洁高效,这就是一个技术活了。
@retry(wait=wait_exponential(multiplier=1, max=10)) # 重试时间间隔满足:2^n * multiplier, n为重试次数,但最多间隔10秒 defextract(url):info_json = requests.get(url).content.decode() info_dict = json.loads(info_json) data = info_dict['...
tenacity.retry Python中一个专门用来重试的库 一、背景: 很多时候,我们都喜欢为代码加入retry功能。比如oauth验证,有时候网络不太灵,我们希望多试几次。 这些retry应用的场景看起来不同,其实又很类似。都是…
retry: 装饰器,用于标记需要重试的函数。当函数抛出异常时,tenacity 会根据设定的策略自动重试。 stop_after_attempt(n) : 设置最大重试次数,参数 n 表示在达到这个次数后停止重试。例如,stop_after_attempt(3) 表示最多重试三次。 wait_fixed(seconds) : 设置每次重试之间的固定等待时间,参数 seconds 指定等待的...
@retry(wait=wait_exponential(multiplier=1, max=10)) # 重试时间间隔满足:2^n * multiplier, n为重试次数,但最多间隔10秒 def extract(url): info_json = requests.get(url).content.decode() info_dict = json.loads(info_json) data = info_dict['data'] ...