1 、简介

我们在编写程序尤其是与网络请求相关的程序，如调用web接口、运行网络爬虫等任务时，经常会遇到一些偶然发生的请求失败的状况，这种时候如果我们仅仅简单的捕捉错误然后跳过对应任务，肯定是不严谨的，尤其是在网络爬虫中，会存在损失有价值数据的风险。

这类情况下我们就很有必要为我们的程序逻辑添加一些「错误重试」的策略，费老师我在几年前写过文章介绍过Python中的retry库，但它功能较为单一，只能应对基本的需求。

而今天我要给大家介绍的tenacity库，可能是目前Python生态中最好用的错误重试库，下面就让我们一睹其主要功能吧~

2 tenacity中的常用功能 

作为一个第三方Python库，我们可以使用pip install tenacity对其进行安装，安装完成后，下面我们来学习一下tenacity的主要使用方法和特性：

2.1 tenacity的基础使用

tenacity的错误重试核心功能由其retry装饰器来实现，默认不给retry装饰器传参数时，它会在其所装饰的函数运行过程抛出错误时不停地重试下去，譬如下面这个简单的例子：

import random
from tenacity import retry
 
@retry
def demo_func1():
 
    a = random.random()
    print(a)
    
    if a >= 0.1:
        raise Exception
 
demo_func1()

可以看到，我们的函数体内每次生成0到1之间的随机数，当这个随机数不超过0.1时才会停止抛出错误，否则则会被tenacity捕捉到每次的错误抛出行为并立即重试。

2.2 设置最大重试次数

有些时候我们对某段函数逻辑错误重试的忍耐是有限度的，譬如当我们调用某个网络接口时，如果连续n次都执行失败，我们可能就会认为这个任务本身就存在缺陷，不是通过重试就能有朝一日正常的。

这种时候我们可以利用tenacity中的stop_after_attempt函数，作为retry()中的stop参数传入，从而为我们“无尽”的错误重试过程添加一个终点，其中stop_after_attempt()接受一个整数输入作为「最大重试」的次数：

from tenacity import retry, stop_after_attempt
 
@retry(stop=stop_after_attempt(3))
def demo_func2():
    
    print('函数执行')
    
    raise Exception
    
demo_func2()

可以看到，我们的函数在限制了最大重试次数后，经过3次重试，在第4次继续执行依然抛出错误后，正式地抛出了函数中对应的Exception错误结束了重试过程。

2.3 设置重试最大超时时长

我们除了像上一小节中那样设置最大错误重试的次数之外，tenacity还为我们提供了stop_after_delay()函数来设置整个重试过程的最大耗时，超出这个时长也会结束重试过程：

import time
from tenacity import retry, stop_after_delay
 
# 设置重试最大超时时长为5秒
@retry(stop=stop_after_delay(5))
def demo_func3():
    
    time.sleep(1)
    print(f'已过去 {time.time() - start_time} 秒')
    
    raise Exception
 
# 记录开始时间
start_time = time.time()
demo_func3()

2.4 组合重试停止条件

如果我们的任务同时需要添加最大重试次数以及最大超时时长限制，在tenacity中仅需要用|运算符组合不同的限制条件再传入retry()的stop参数即可，譬如下面的例子，当我们的函数执行重试超过3秒或次数大于5次时均可以结束重试：

import time
import random
from tenacity import retry, stop_after_delay, stop_after_attempt
 
@retry(stop=(stop_after_delay(3) | stop_after_attempt(5)))
def demo_func4():
    
    time.sleep(random.random())
    print(f'已过去 {time.time() - start_time} 秒')
    
    raise Exception
 
# 记录开始时间
start_time = time.time()
demo_func4()

可以看到，在上面的演示中，先达到了“最大重试5次”的限制从而结束了重试过程。

2.5 设置相邻重试之间的时间间隔

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有些情况下我们并不希望每一次重试抛出错误后，立即开始下一次的重试，譬如爬虫任务中为了更好地伪装我们的程序，tenacity中提供了一系列非常实用的函数，配合retry()的wait参数，帮助我们妥善处理相邻重试之间的时间间隔，其中较为实用的主要有以下两种方式：

2.5.1 设置固定时间间隔

我们通过使用tenacity中的wait_fixed()可以为相邻重试之间设置固定的等待间隔秒数，就像下面的简单示例那样：

import time
from tenacity import retry, wait_fixed, stop_after_attempt
 
# 设置重试等待间隔为1秒
@retry(wait=wait_fixed(1), stop=stop_after_attempt(3))
def demo_func5():
    
    print(f'已过去 {time.time() - start_time} 秒')
    
    raise Exception
    
# 记录开始时间
start_time = time.time()
demo_func5()

2.5.2 设置随机时间间隔

除了设置固定的时间间隔外，tenacity还可以通过wait_random()帮助我们为相邻重试设置均匀分布随机数，只需要设置好均匀分布的范围即可：

import time
from tenacity import retry, wait_random, stop_after_attempt
 
# 设置重试等待间隔为1到3之间的随机数
@retry(wait=wait_random(min=1, max=3), stop=stop_after_attempt(5))
def demo_func6():
    
    print(f'已过去 {time.time() - start_time} 秒')
    
    raise Exception
 
# 记录开始时间
start_time = time.time()
demo_func6()

可以观察到，每一次重试后的等待时长都是随机的~

2.6 自定义是否触发重试

tenacity中retry()的默认策略是当其所装饰的函数执行过程“抛出任何错误”时即进行重试，但有些情况下我们需要的可能是对特定错误类型的捕捉/忽略，亦或是对异常计算结果的捕捉。

tenacity中同样内置了相关的实用功能：

2.6.1 捕捉或忽略特定的错误类型

python的linux系统编程

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使用tenacity中的retry_if_exception_type()和retry_if_not_exception_type()，配合retry()的retry参数，我们可以对特定的错误类型进行捕捉或忽略：

from tenacity import retry, retry_if_exception_type, retry_if_not_exception_type
 
@retry(retry=retry_if_exception_type(FileExistsError))
def demo_func7():
    
    raise TimeoutError
    
@retry(retry=retry_if_not_exception_type(FileNotFoundError))
def demo_func8():
 
    raise FileNotFoundError

2.6.2 自定义函数结果条件判断函数

我们可以编写额外的条件判断函数，配合tenacity中的retry_if_result()，实现对函数的返回结果进行自定义条件判断，返回True时才会触发重试操作：

import random
from tenacity import retry, retry_if_result
 
@retry(retry=retry_if_result(lambda x: x >= 0.1))
def demo_func9():
    a = random.random()
    print(a)
    return a
 
# 记录开始时间
demo_func9()

2.7 对函数的错误重试情况进行统计

被tenacity的retry()装饰的函数，我们可以打印其retry.statistics属性查看其历经的错误重试统计记录结果，譬如这里我们对前面执行过的示例函数demo_func9()的统计结果进行打印：

demo_func9.retry.statistics

除了上述的功能之外，tenacity还具有很多特殊的特性，可以结合logging模块、异步函数、协程等其他Python功能实现更高级的功能，感兴趣的朋友可以前往https://github.com/jd/tenacity了解更多。

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