还在傻傻的自己去造轮子？python提供为你提供了强大的重试库 Tenacity

引言

在编写网络应用程序或者与外部服务交互的代码时，我们经常需要处理失败和不稳定的情况。为了增加应用程序的可靠性，我们需要实现一些重试逻辑来处理这些问题。Python 开源库 Tenacity 可以帮助我们优雅地实现重试逻辑，让我们来看看如何使用它。

什么是 Tenacity？

Tenacity 是一个 Python 库，旨在简化添加重试逻辑的过程。它提供了多种灵活的方式来定义重试策略，并且可以轻松地集成到现有的代码中。无论是处理网络请求、数据库连接还是外部服务调用，Tenacity 都能够帮助我们实现更加健壮的应用程序。

安装 Tenacity

要开始使用 Tenacity，首先需要安装该库。可以使用 pip 来进行安装：

pip install tenacity

安装完成后，我们就可以开始在代码中引入 Tenacity 并使用它了。

使用示例：
下面是一个简单的使用示例，展示了如何使用 Tenacity 来添加重试逻辑：

import tenacity
import requests

# 定义重试策略
@tenacity.retry(
    wait=tenacity.wait_fixed(2),
    stop=tenacity.stop_after_attempt(3),
    retry=tenacity.retry_if_exception_type(requests.exceptions.RequestException),
    before_sleep=tenacity.before_sleep(tenacity.after_log(logger, logging.DEBUG)),
    reraise=True
)
def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

# 调用包含重试逻辑的函数
try:
    data = fetch_data("https://api.example.com/data")
    print("Successfully fetched data:", data)
except tenacity.RetryError as e:
    print("Failed to fetch data after multiple attempts")

在这个示例中，我们定义了名为 fetch_data 的函数，并使用 @tenacity.retry 装饰器添加了重试逻辑。在这个例子中，我们指定了等待时间、停止条件、重试条件、before_sleep 和 reraise 参数。

wait=tenacity.wait_fixed(2): 这里我们指定了等待时间，使用 wait_fixed 表示每次重试之间的固定时间间隔为 2 秒。
stop=tenacity.stop_after_attempt(3): 我们定义了停止条件，使用 stop_after_attempt 表示最多重试 3 次。
retry=tenacity.retry_if_exception_type(requests.exceptions.RequestException): 我们定义了重试条件，使用 retry_if_exception_type 表示只有当发生 requests.exceptions.RequestException 类型的异常时才进行重试。
before_sleep=tenacity.before_sleep(tenacity.after_log(logger, logging.DEBUG)): 使用 before_sleep 参数可以在重试之前执行某些操作，例如记录日志。
reraise=True: 设置为 True 表示在放弃重试后重新抛出最后一次的异常。
通过 Tenacity，我们可以根据自己的需求定义各种不同的重试策略，例如指数退避、随机等待时间等，以及定义停止重试的条件和重试的触发条件。

结语

Tenacity 是一个强大且灵活的工具，可以帮助我们轻松地为 Python 应用程序添加可靠的重试逻辑。无论是处理网络请求、外部服务调用还是其他类型的操作，Tenacity 都能够帮助我们处理失败和不稳定的情况，让我们的应用程序更加健壮和可靠。

通过本文的简单示例，希望你对 Tenacity 有了基本的了解，并能够开始在自己的项目中使用它来改善应用程序的可靠性。祝愿你在使用 Tenacity 时取得成功！