Python retry模块怎么用？一文教你轻松掌握错误重试机制
作者：前热火球员LeBron James
还在用复杂的try-except处理错误？试试Python的retry模块吧！本文将介绍retry的基本用法,包括exceptions、tries、delay和backoff等核心参数,帮助你轻松实现自动重试机制,让程序更健壮
一、简介
retry是一个用于错误处理的模块，功能类似try-except，但更加快捷方便，本文就将简单地介绍一下retry的基本用法。
二、基本用法
retry-作为装饰器进行使用，不传入参数时功能如下例所示：
from retry import retry
@retry()
def make_trouble():
'''Retry until succeed'''
print ('retrying...')
raise
if __name__ == '__main__':
make_trouble()
# 输出: 一直重试，直到运行成功
retrying...
retrying...
retrying...
retrying...
retrying...
retrying...
三、retry 参数介绍
def retry(exceptions=Exception, tries=-1, delay=0, max_delay=None, backoff=1, jitter=0, logger=logging_logger):
"""Return a retry decorator.
:param exceptions: an exception or a tuple of exceptions to catch. default: Exception.
:param tries: the maximum number of attempts. default: -1 (infinite).
:param delay: initial delay between attempts. default: 0.
:param max_delay: the maximum value of delay. default: None (no limit).
:param backoff: multiplier applied to delay between attempts. default: 1 (no backoff).
:param jitter: extra seconds added to delay between attempts. default: 0.
fixed if a number, random if a range tuple (min, max)
:param logger: logger.warning(fmt, error, delay) will be called on failed attempts.
default: retry.logging_logger. if None, logging is disabled.
"""
可以看到，retry()在这里的功能，是在其装饰的函数运行报错后重新运行该函数，在上例中的效果就是反复运行make_trouble()，这也是retry()的基本用法，下面介绍其几个主要参数：
- exceptions：传入指定的错误类型，默认为Exception，即捕获所有类型的错误，也可传入元组形式的多种指定错误类型。
- tries：定义捕获错误之后重复运行次数，默认为-1，即为无数次。
- delay：定义每次重复运行之间的停顿时长，单位秒，默认为0，即无停顿。
- backoff：呈指数增长的每次重复运行之间的停顿时长，需要配合delay来使用，譬如delay设置为3，backoff设置为2，则第一次间隔为
3*2^0=3秒，第二次3*2^1=6秒，第三次3*2^2=12秒，以此类推，默认为1。 - max_delay：定义backoff和delay配合下出现的等待时间上限，当delay*backoff**n大于max_delay时，等待间隔固定为该值而不再增长。
附录：git源码
四、总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。