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Python中異常重試解決方案

開發 后端
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。

Python中異常重試解決方案

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:

  1. def crawl_page(url): 
  2.  
  3.  
  4.     pass 
  5.  
  6.  
  7.   
  8.  
  9.  
  10. def log_error(url): 
  11.  
  12.  
  13.     pass 
  14.  
  15.  
  16.   
  17.  
  18.  
  19. url = "" 
  20.  
  21.  
  22. try: 
  23.  
  24.  
  25.    crawl_page(url) 
  26.  
  27.  
  28. except
  29.  
  30.  
  31.     log_error(url) 

改進后的流程:

  1. attempts = 0 
  2.  
  3.  
  4. success = False 
  5.  
  6.  
  7. while attempts < 3 and not success: 
  8.  
  9.  
  10.     try: 
  11.  
  12.  
  13.         crawl_page(url) 
  14.  
  15.  
  16.         success = True 
  17.  
  18.  
  19.     except
  20.  
  21.  
  22.         attempts = 1 
  23.  
  24.  
  25.         if attempts == 3: 
  26.  
  27.  
  28.             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。

  1. import random 
  2.  
  3.  
  4. from retrying import retry 
  5.  
  6.  
  7.   
  8.  
  9.  
  10. @retry 
  11.  
  12.  
  13. def do_something_unreliable(): 
  14.  
  15.  
  16.     if random.randint(0, 10) > 1: 
  17.  
  18.  
  19.         raise IOError("Broken sauce, everything is hosed!!!111one"
  20.  
  21.  
  22.     else
  23.  
  24.  
  25.         return "Awesome sauce!" 
  26.  
  27.  
  28.   
  29.  
  30.  
  31. print do_something_unreliable() 

如果我們運行 haveatry 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:

  • stopmaxattempt_number:用來設定***的嘗試次數,超過該次數就停止重試
  • stopmaxdelay: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
  • waitrandommin 和 waitrandommax:用隨機的方式產生兩次 retrying 之間的停留時間
  • waitexponentialmultiplier 和 waitexponentialmax:以指數的形式產生兩次 retrying 之間的停留時間,產生的值為 2^previousattemptnumber * waitexponentialmultiplier,previousattemptnumber 是前面已經 retry 的次數,如果產生的這個值超過了 waitexponentialmax 的大小,那么之后兩個 retrying 之間的停留值都為 waitexponentialmax。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 retryonexception 傳入一個函數對象:

  1. def retry_if_io_error(exception): 
  2.  
  3.  
  4.     return isinstance(exception, IOError) 
  5.  
  6.  
  7.   
  8.  
  9.  
  10. @retry(retry_on_exception=retry_if_io_error) 
  11.  
  12.  
  13. def read_a_file(): 
  14.  
  15.  
  16.     with open("file""r"as f: 
  17.  
  18.  
  19.         return f.read() 

在執行 readafile 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 retryifio_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 retryonresult 傳入一個函數對象:

  1. def retry_if_result_none(result): 
  2.  
  3.  
  4.     return result is None 
  5.  
  6.  
  7.   
  8.  
  9.  
  10. @retry(retry_on_result=retry_if_result_none) 
  11.  
  12.  
  13. def get_result(): 
  14.  
  15.  
  16.     return None 

在執行 getresult 成功后,會將函數的返回值通過形參 result 的形式傳入 retryifresultnone 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。

其他相關資料:

  • https://pypi.python.org/pypi/retry/
  • https://julien.danjou.info/blog/2015/python-retrying
  • https://github.com/rholder/retrying
責任編輯:龐桂玉 來源: 程序源
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