python包实现 retrying 重复回调操作_Python

一、安装

循环、重复回调我们在很多场景中会用到
不仅在支付场景中，我们需要通过反复的回调知道用户的支付状态
还有在请求中，如果请求失败，我们需要再重新进行进行请求，防止请求异常导致数据缺失

				?

									pip install retrying

二、一直请求

假如我们希望在代码碰到异常时，一直回调，直到成功
下面方法中，我们直接访问一个未定义的变量，肯定会走下面的Exception中
这个时候我们可以将这一次错误写进日志，但是让程序继续执行这个方法，直到没有异常为止
因为这里模拟的是肯定有异常，所以该程序会一直返回回调，不间断的循环往复

				?

									from retrying import retry

									@retry()

									def say():

									try:

									autofelix

									except Exception as e:

									# 可以将错误记录日志

									print(e)

									raise

									say()

三、设置最大运行次数

如果我们在请求中遇到异常时候
可以通过 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
这里我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:

									# 可以将错误记录日志

									print(e)

									raise

									say()

四、设置重试的最大时间

可以通过stop_max_delay 设置失败重试的最大时间, 单位毫秒
超出时间，则停止重试

				?

									from retrying import retry

									@retry(stop_max_delay=1000)

									def say():

									try:

									autofelix

									except Exception as e:

									# 可以将错误记录日志

									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
降低回调频率

				?

									from retrying import retry

									@retry(wait_fixed=1000)

									def say():

									try:

									autofelix

									except Exception as e:

									# 可以将错误记录日志

									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
可以使得访问频率不均匀

				?

									from retrying import retry

									@retry(wait_random_min=5000, wait_random_max=50000)

									def say():

									try:

									autofelix

									except Exception as e:

									# 可以将错误记录日志

									print(e)

									raise

									say()

七、随机倍数间隔时间

可以通过设置wait_exponential_multiplier 间隔时间倍数增加
可以通过设置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:

									# 可以将错误记录日志

									print(e)

									raise

									say()

八、指定异常类型

可以通过retry_on_exception 设置指定异常类型
指定的异常类型会重试，不指定的类型，会直接异常退出
如果设置 wrap_exception 参数为True，则其他类型异常

				?

									from retrying import retry

									def retry_error(exception):

									return isinstance(exception, RetryError)

									# 会重复调用

									@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

可以设置retry_on_result 指定哪些结果需要去回调
将请求结果放到 retry_on_result 指定方法中进行过滤，如果返回None，则继续回调，否则就结束

				?

									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、异常执行

通过设置stop_func 每次抛出异常时都会执行的函数
如果和stop_max_delay、stop_max_attempt_number配合使用，则后两者会失效

				?

									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()