Python中retrying库的基本用法及示例讲解

retrying是一个Python库，可以在需要时重试函数调用。它提供了一个灵活的界面，允许我们自定义重试条件、停顿时间和重试次数等参数。在处理一些不稳定的网络请求或其他可能失败的操作时，retrying库可以帮助我们自动重试，提高程序的健壮性。

基本用法：

1. 安装retrying库。可以使用pip命令进行安装：pip install retrying

2. 导入retrying库：import retrying

3. 使用@retry装饰器来标记需要进行重试的函数。

4. 在装饰器中指定重试条件和其他参数。

示例讲解：

下面是一个使用retrying库的示例，演示了如何在网络请求失败时进行重试：

import requests
from retrying import retry

# 设置重试条件，最多重试3次，每次重试之间间隔1秒
@retry(stop_max_attempt_number=3, wait_fixed=1000)
def fetch(url):
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()
    return response.text

# 调用函数进行网络请求，如果失败会自动重试
try:
    html = fetch("https://www.example.com")
    print(html)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print("Network error:", e)

在上面的示例中，我们首先导入了requests库和retry装饰器。然后定义了一个fetch函数，使用retry装饰器进行修饰。在retry装饰器中，我们设置了最多重试3次的条件（stop_max_attempt_number=3），并且指定每次重试之间间隔1秒（wait_fixed=1000）。

然后，在try-except语句中调用了fetch函数，进行网络请求。如果网络请求失败，retrying库会自动进行重试。如果重试3次后仍然失败，将会抛出requests异常，我们可以通过except语句来处理异常情况。

上面的示例只是一个简单的演示，retrying库还提供了更多的参数和选项，可以根据具体的需求进行设置。例如，我们可以使用stop_max_delay参数来设置最大的重试时间，使用wait_random_min和wait_random_max参数来设置每次重试之间的随机间隔时间，以及使用retry_on_exception参数来指定需要重试的异常类型等等。

总结：

retrying库提供了一个简单而灵活的方法来处理函数调用的重试。它可以帮助我们简化代码，自动重试失败的操作，提高程序的健壮性。在处理一些不稳定的网络请求或其他可能失败的操作时，retrying库是一个非常有用的工具。通过设置合适的参数，可以使得重试的行为更加符合我们的需求。