
Python中異常重試的解決方案詳解
大家在做數據抓取的時候,經常遇到由于網絡問題導致的程序保存,先前只是記錄了錯誤內容,并對錯誤內容進行后期處理。
原先的流程:
def crawl_page(url):
pass
def log_error(url):
pass
url = ""
try:
crawl_page(url)
except:
log_error(url)
改進后的流程:
attempts = 0
success = False
while attempts < 3 and not success:
try:
crawl_page(url)
success = True
except:
attempts += 1
if attempts == 3:
break
最近發現的新的解決方案:retrying
retrying是一個 Python的重試包,可以用來自動重試一些可能運行失敗的程序段。retrying提供一個裝飾器函數retry,被裝飾的函數就會在運行失敗的條件下重新執行,默認只要一直報錯就會不斷重試。
import random
from retrying import retry
@retry
def do_something_unreliable():
if random.randint(0, 10) > 1:
raise IOError("Broken sauce, everything is hosed!!!111one")
else:
return "Awesome sauce!"
print do_something_unreliable()
如果我們運行have_a_try函數,那么直到random.randint返回5,它才會執行結束,否則會一直重新執行。
retry還可以接受一些參數,這個從源碼中Retrying類的初始化函數可以看到可選的參數:
stop_max_attempt_number:用來設定最大的嘗試次數,超過該次數就停止重試
stop_max_delay:比如設置成10000,那么從被裝飾的函數開始執行的時間點開始,到函數成功運行結束或者失敗報錯中止的時間點,只要這段時間超過10秒,函數就不會再執行了
wait_fixed:設置在兩次retrying之間的停留時間
wait_random_min和wait_random_max:用隨機的方式產生兩次retrying之間的停留時間
wait_exponential_multiplier和wait_exponential_max:以指數的形式產生兩次retrying之間的停留時間,產生的值為2^previous_attempt_number * wait_exponential_multiplier,previous_attempt_number是前面已經retry的次數,如果產生的這個值超過了wait_exponential_max的大小,那么之后兩個retrying之間的停留值都為wait_exponential_max。這個設計迎合了exponential backoff算法,可以減輕阻塞的情況。
我們可以指定要在出現哪些異常的時候再去retry,這個要用retry_on_exception傳入一個函數對象:
def retry_if_io_error(exception):
return isinstance(exception, IOError)
@retry(retry_on_exception=retry_if_io_error)
def read_a_file():
with open("file", "r") as f:
return f.read()
在執行read_a_file函數的過程中,如果報出異常,那么這個異常會以形參exception傳入retry_if_io_error函數中,如果exception是IOError那么就進行retry,如果不是就停止運行并拋出異常。
我們還可以指定要在得到哪些結果的時候去retry,這個要用retry_on_result傳入一個函數對象:
def retry_if_result_none(result):
return result is None
@retry(retry_on_result=retry_if_result_none)
def get_result():
return None
在執行get_result成功后,會將函數的返回值通過形參result的形式傳入retry_if_result_none函數中,如果返回值是None那么就進行retry,否則就結束并返回函數值。
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