1):print('不应该被捕获到,会进入retry逻辑')raiseIOError(msg)# 测试抛出不同类型的异常,是否会进入retry逻辑,else:print('应该被捕获到,不会进入retry逻辑')raiseException('Exception msg')# 测试抛出不同类型的异常,是否会进入retry逻辑else:
三、用法 使用Tenacity库，可以按以下方式配置重试行为：1、参数讲解 配置重试策略时，可利用以下参数：- 无需参数设定，表示无限重试，但无等待时间。- `stop`参数允许定义重试停止条件，如最大尝试次数。- `wait`参数设定了重试之间的等待时间，可使用多种等待策略。- `retry`参数用于指定在哪些特定错...
@retry(retry=retry_if_exception_type(IOError)) def might_io_error(): print("只有在IOError的时候进行retry,其它时候照常抛出错误") raise Exception #可以在判断返回值是否是需要的情况下进行retry: def is_none_p(value): return value is None @retry(retry=retry_if_result(is_none_p)) def might_...
下面是一个简单的例子说明了 Tenacity 的用法: python import tenacity import requests 定义一个重试策略,这里设置最多重试 3 次,每次间隔 1 秒 @tenacity.retry( stop=tenacity.stop_after_attempt(3), wait=tenacity.wait_fixed(1) ) def fetch_data(url): response = requests.get(url) response.rais...
基本用法 Tenacity的基本思想是定义一个装饰器,该装饰器可以应用于函数或方法,以实现自动重试。 下面是一个简单的示例: from tenacity import retry, stop_after_attempt@retry(stop=stop_after_attempt(3))def do_something(): print("Doing something...") raise Exception("Something went wrong!")try: do_...
...: @retry ...: def do_something_unreliable(): ...: value= random.randint(0,10) ...:ifvalue >1: ...: raise IOError("Broken sauce, everything is hosed!!!111one") ...:else: ...: print(value) ...:return"Awesome sauce!"...: ...
Tenacity 最常见的用法是通过装饰器来标记一个函数,使其具有重试的能力。考虑以下的例子,我们有一个网络请求的函数,可能由于网络不稳定而失败: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pythonCopy codeimport requests @tenacity.retry def make_request(url): response = requests.get(url) response.rai...
用法 fromtenacityimport* @retry defnever_give_up_never_surrender(): print("Retry forever ignoring Exceptions, don't wait between retries") raise 1. 2. 3. 4. 5. @retry(stop=stop_after_attempt(7)) defstop_after_7_attempts(): print("Stopping after 7 attempts") ...
用法非常简单,直接加上装饰器使用。 重试3次 importtenacity from tenacityimportstop_after_attempt @tenacity.retry(stop=stop_after_attempt(3)) def retry_test():print("重试...") raise Exception retry_test() 重试10秒 importtenacity from tenacityimportstop_after_delay ...