Tenacity——Exception Retry 今後無比簡單

Python 裝飾器裝飾類中的方法這篇文章，使用了裝飾器來捕獲代碼異常。這種方式可讓代碼變得更加簡潔和Pythonic。

在寫代碼的過程當中，處理異常並重試是一個很是常見的需求。可是如何把捕獲異常並重試寫得簡潔高效，這就是一個技術活了。

以爬蟲開發爲例，因爲網頁返回的源代碼有各類不一樣的狀況，所以捕獲異常並重試是很常見的要求。下面這幾段代碼是我多年之前，在剛開始學習爬蟲的時候，因爲捕獲異常並重試致使代碼混亂化過程。

代碼一開始的邏輯很是簡單，獲取網頁後臺API返回的JSON字符串，轉化成字典，提取出裏面data的數據，而後傳遞給save()函數:

def extract(url):
    info_json = requests.get(url).content.decode()
    info_dict = json.loads(info_json)
    data = info_dict['data']
    save(data)
代碼運行一段時間，發現有時候JSON會隨機出現解析錯誤。因而添加捕獲異常並重試的功能：

def extract(url):
    info_json = requests.get(url).text
    try:
        info_dict = json.loads(info_json)
    except Exception:
        print('網頁返回的不是有效的JSON格式字符串，重試！')
        extract(url)
        return
    data = info_dict['data']
    save(data)
後來又發現，有部份的URL會致使遞歸深度超過最大值。這是由於有一些URL返回的是數據始終是錯誤的，而有些URL，重試幾回又能返回正常的JSON數據，因而限制只重試3次：

def extract(url):
    info_json = requests.get(url).text
    try:
        info_dict = json.loads(info_json)
    except Exception:
        print('網頁返回的不是有效的JSON格式字符串，重試！')
        for i in range(3):
            if extract(url):
                break
    data = info_dict['data']
    save(data)
    return True
後來又發現，不能馬上重試，重試要有時間間隔，而且時間間隔逐次增大……

從上面的例子中能夠看到，對於異常的捕獲和處理，一不當心就讓整個代碼變得很難看很難維護。爲了解決這個問題，就須要經過裝飾器來完成處理異常並重試的功能。

Python 有一個第三方庫，叫作Tenacity，它實現了一種優雅的重試功能。

以上面爬蟲最初的無限重試版本爲例，若是想實現遇到異常就重試。只須要添加兩行代碼，爬蟲的主體函數徹底不須要作修改：

from tenacity import retry
@retry
def extract(url):
    info_json = requests.get(url).content.decode()
    info_dict = json.loads(info_json)
    data = info_dict['data']
    save(data)
如今要限制重試次數爲3次，代碼總行數不須要新增一行就能實現：

from tenacity import retry, stop_after_attempt
@retry(stop=stop_after_attempt(3))
def extract(url):
    info_json = requests.get(url).content.decode()
    info_dict = json.loads(info_json)
    data = info_dict['data']
    save(data)
如今想每5秒鐘重試一次，代碼行數也不須要增長：

from tenacity import retry, wait_fixed
@retry(wait=wait_fixed(5))
def extract(url):
    info_json = requests.get(url).content.decode()
    info_dict = json.loads(info_json)
    data = info_dict['data']
    save(data)
甚至重試的時間間隔想指數級遞增，代碼行數也不須要增長：

from tenacity import retry, wait_exponential
@retry(wait=wait_exponential(multiplier=1, max=10)) # 重試時間間隔知足：2^n * multiplier, n爲重試次數，但最多間隔10秒
def extract(url):
    info_json = requests.get(url).content.decode()
    info_dict = json.loads(info_json)
    data = info_dict['data']
    save(data)
重試不只能夠限制次數和間隔時間，還能夠針對特定的異常進行重試。在爬蟲主體中，其實有三個地方可能出現異常:

requests獲取網頁出錯
解析JSON出錯
info_dict字典裏面沒有data這個key
若是隻須要在JSON解析錯誤時重試，因爲異常類型爲json.decoder.JSONDecodeError，因此就能夠經過參數來進行限制：

from tenacity import retry, retry_if_exception_type
from json.decoder import JSONDecodeError
@retry(retry=retry_if_exception_type(JSONDecodeError))
def extract(url):
    info_json = requests.get(url).content.decode()
    info_dict = json.loads(info_json)
    data = info_dict['data']
    save(data)
固然，這些特性均可以進行組合，例如只對JSONDecodeError 進行重試，每次間隔5秒，重試三次，那就寫成：

from tenacity import retry, retry_if_exception_type, wait_fixed, stop_after_attempt
from json.decoder import JSONDecodeError
@retry(retry=retry_if_exception_type(JSONDecodeError), wait=wait_fixed(5), stop=stop_after_attempt(3))
def extract(url):
    info_json = requests.get(url).content.decode()
    info_dict = json.loads(info_json)
    data = info_dict['data']
    save(data)
自始至終，爬蟲主體的代碼徹底不須要作任何修改。

Tenacity是我見過的，最 Pythonic ，最優雅的第三方庫。

　　

原文連接：https://kingname.info/2017/06/18/easy-retry/