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 参考:http://www.codebaoku.com/it-python/it-python-221511.html

retrying

retrying是Python的一个第三方库，它提供一个装饰器函数retry，被装饰的业务函数就会在运行失败的条件下重新执行，默认只要报错就会一直重试，直至执行成功。

可以使用pip install retrying进行安装。

例如下面一段代码，我们使用生成随机数的大小的方式模拟业务的成功与失败，只要是生成的随机数大于2，都视为失败，就会重试，直到生成的随机数小于2：

import random
from retrying import retry


@retry
def random_with_retry():
  if random.randint(0, 10) > 2:
      print("大于2，重试...")
      raise Exception("大于2")
  print("小于2，成功！")
random_with_retry()

运行结果如下：

retry还可以接受一些参数，下面是源码中Retrying类的初始化函数中可选的参数：

• stop_max_attempt_number：最大重试次数，超过该次数就停止重试
• stop_max_delay：最大延迟时间（执行这个方法重试的总时间），超过该时间就停止
• wait_fixed：两次retrying之间的等待时间
• wait_random_min和wait_random_max：用随机的方式产生两次retrying之间的等待时间
• wait_incrementing_start和wait_incrementing_increment：每调用一次增加固定时长
• wait_exponential_multiplier和wait_exponential_max：以指数的形式产生两次retrying之间的等待时间，产生的值为2^previous_attempt_number * wait_exponential_multiplier，previous_attempt_number是前面已经retry的次数，如果产生的这个值超过了wait_exponential_max的大小，那么之后两个retrying之间的停留值都为wait_exponential_max。

特别需要注意的是retry_on_exception参数，它接收一个函数，用法如下：

# 判断异常
def is_MyError(exception):
  print("判断异常", exception)
  print(isinstance(exception, (ValueError, IOError, ConnectionError)))
  return isinstance(exception, (ValueError, IOError, ConnectionError))
@retry(retry_on_exception=is_MyError)
def random_with_retry():
  """
  随机一个0-10之前的整数，大于2抛异常，小于2成功
  :return:
  """
  if random.randint(0, 10) > 2:
      print("大于2，重试...")
      raise ValueError("大于2")
  print("小于2，成功！")
random_with_retry()

这里retry_on_exception参数的大体思想是：接收一个自定义函数is_MyError，在is_MyError函数里判断了是不是属于ValueError, IOError, ConnectionError这三种异常；random_with_retry()函数如果抛出了异常，会去函数is_MyError()判断返回的是True还是False，如果是True则继续重试，如果是False则立即停止并抛出异常。

还有retry_on_result参数，也是接收一个函数，判断业务函数返回哪些结果时需要重试，思想和retry_on_exception参数类似。
我们可以根据自己的需要进行合理的搭配这些参数，达到我们想要的效果。