使用tenacity库处理Python中的故障恢复

Tenacity是一个用于处理故障恢复的Python库。它提供了一种优雅且简单的方式来编写弹性代码，以便在失败时进行重试。Tenacity提供了一些有用的修饰器和函数，可以自定义重试策略和超时设定。

下面是使用Tenacity库的几个使用例子：

1. 使用修饰器进行重试:

import tenacity

@tenacity.retry(wait=tenacity.wait_fixed(2), stop=tenacity.stop_after_attempt(3))
def perform_http_request(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code != 200:
        raise Exception("HTTP request failed")
    return response.json()

try:
    result = perform_http_request("https://example.com")
    print(result)
except tenacity.RetryError:
    print("HTTP request failed after 3 attempts.")

在这个例子中，perform_http_request函数使用@tenacity.retry修饰器进行装饰。设置了重试等待时间为2秒以及最大重试次数为3次。如果HTTP请求失败，将抛出RetryError异常。你可以根据需要来自定义等待和停止策略。

2. 使用函数进行自定义重试策略:

import tenacity

def exponential_backoff(retry_state):
    if retry_state.attempt_number <= 5:
        return retry_state.attempt_number * 2
    else:
        return 10

@tenacity.retry(wait=tenacity.wait_exponential(max=10), retry=exponential_backoff)
def perform_api_request(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code != 200:
        raise Exception("API request failed")
    return response.json()

try:
    result = perform_api_request("https://api.example.com")
    print(result)
except tenacity.RetryError:
    print("API request failed after 5 attempts.")

这个例子中，我们定义了一个自定义的重试策略函数exponential_backoff，该函数根据重试状态来计算下一次重试的等待时间。在这个例子中，前五次重试的等待时间是尝试次数的两倍，之后的重试等待时间是固定的10秒。

3. 处理特定的异常:

import tenacity

@tenacity.retry(wait=tenacity.wait_fixed(2), stop=tenacity.stop_after_attempt(3), 
                retry=tenacity.retry_if_exception_type(IOError))
def process_file(filename):
    with open(filename, "r") as file:
        return file.read()

try:
    result = process_file("example.txt")
    print(result)
except tenacity.RetryError:
    print("Failed to read file after 3 attempts.")

在这个例子中，@tenacity.retry修饰器中设置了retry_if_exception_type参数为IOError，表示只有IOError的异常会触发重试。也可以使用retry_if_exception参数来自定义额外的条件。

这些例子展示了Tenacity库的一些基本用法。Tenacity提供了更多的选项和功能，如超时策略、等待策略的组合使用、重试前后的钩子函数等。你可以根据具体的需求来选择适合自己的重试策略。