1、前言
在我们日常的开发工作中，为了代码的健壮性，我们通常会对方法中的业务代码进行try-except的包装，以防止在发生异常的时候进程被中断。如果发生异常，我们该怎么办呢？有同学可能用自己的方式（循环）去做了重试，那么有没有一种通用的可靠的重试方式呢？答案是有的，它就是retrying库，今天我们就一起来看看。
2、快速开始
retrying是一个极简的使用Python编写的，拥有1.8k⭐️的可以实现方法异常重试的库，我们在实际使用中直接为我们的方法增加一个@retry的装饰器即可。
2.1、安装retrying
pip install retrying
2.2、模拟无限重试
假设我们现在有一个方法demo1，这个方法中调用了另一个接口e1，但是被调用的这个e1接口不稳定，当e1接口返回异常的时候，我们需要去重试。
from retrying import retry
import time
# 一个会返回异常的接口e1
def e1():
time.sleep(1)
print('err')
# 我们抛出异常模拟接口异常
raise TypeError
# 全局计数器
a=1
@retry
def demo1(n):
# 方法中调用全局变量，需要global
global a
# 进行try-except
try:
print(f'开始尝试！{a}')
a+=1
e1()
except Exception as e:
print(e)
# 当重试完成后还未成功，则返回超时
raise TimeoutError
if __name__=='__main__':
demo1(0)
代码执行结果：
你会发现，我们代码会一值被重试，这是为什么呢？
默认的retry装饰器就是无限重试的，直到重试成功为止。因为我们的接口e1是永远返回异常的，所以这个重试将会永远持续下去。
我们改造e1方法如下，即可在重试第10次成功：
# 一个会返回异常的接口e1
def e1():
time.sleep(1)
print('err')
# 当重试次数达到10时，返回True
if a>=10:
print('ok!')
return True
# 我们抛出异常模拟接口异常
raise TypeError
代码执行结果：
开始尝试！1
err
开始尝试！2
err
开始尝试！3
err
开始尝试！4
err
开始尝试！5
err
开始尝试！6
err
开始尝试！7
err
开始尝试！8
err
开始尝试！9
err
ok!
2.3、模拟最大重试次数
上面的无限重试明显在实际业务场景中适用面不是非常广，当我们需要使用重试次数来限制时，我们就可以使用retry的装饰器参数stop_max_attempt_number来实现。
# 全局计数器
a=1
@retry(stop_max_attempt_number=3)
def demo1(n):
# 方法中调用全局变量，需要global
global a
# 进行try-except
try:
print(f'开始尝试！{a}')
a+=1
e1()
except Exception as e:
print(e)
# 当重试完成后还未成功，则返回超时
raise TimeoutError
以上代码表示，我们只重试3次，如果还未成功，则返回超时异常。
代码执行结果：
2.4、模拟最大重试时间
除了可以使用重试次数限制外，当我们对时间要求比较明确的时候，我们就可以使用stop_max_delay参数来指定最大重试时间。这个参数的单位是ms。
# 全局计数器
a=1
@retry(stop_max_delay=2000)
def demo1(n):
# 方法中调用全局变量，需要global
global a
# 进行try-except
try:
print(f'开始尝试！{a}')
a+=1
e1()
except Exception as e:
print(e)
# 当重试完成后还未成功，则返回超时
raise TimeoutError
如上代码表示，当重试时间超过2s就会抛出超时异常。因为在e1方法中，每次调用都会休眠1s，所以对于限制两秒，我们只能在2s内重试2次。
代码执行结果：
2.5、模拟重试间隔时间
当我们不希望重试间隔时间太长的时候，我们可以使用参数wait_fixed指定重试的间隔时间。
# 全局计数器
a=1
@retry(stop_max_delay=6000,wait_fixed=1000)
def demo1(n):
# 方法中调用全局变量，需要global
global a
# 进行try-except
try:
print(f'开始尝试！{a}')
a+=1
e1()
except Exception as e:
print(e)
# 当重试完成后还未成功，则返回超时
raise TimeoutError
如上代码表示最大重试时间6秒，重试间隔1秒，但是e1方法中还休眠了1秒，所以在6秒内，我们理论上只能重试4次（不是3次）。
代码运行结果：
在此基础上，retrying还为我们提供了随机的重试间隔时间参数。
- wait_random_min，重试间隔最小时间
- wait_random_max，重试间隔最大时间
一般，这两个参数都是成对出现，用于限制重试间隔时间的范围。
2.6、指定重试调用的方法
retrying允许我们在重试的同时去调用一个方法。使用参数stop_func来指定这个方法名。
# attempts, delay这两个参数是必填的
def stop_f(attempts, delay):
print('发生异常了，正在进行重试！')
# 全局计数器
a=1
@retry(stop_func=stop_f,stop_max_delay=3)
def demo1(n):
# 方法中调用全局变量，需要global
global a
# 进行try-except
try:
print(f'开始尝试！{a}')
a+=1
e1()
except Exception as e:
print(e)
# 当重试完成后还未成功，则返回超时
raise TimeoutError
代码运行结果：
但是stop_func存在一个问题就是和stop_max_delay、stop_max_attempt_number结合使用的时候，后面两者会失效。
2.7、指定重试的异常类型
当我们需要针对特定的异常才进行重试时，就需要用到这个参数：retry_on_exception。
2.8、指定重试的特定条件
当达到某个条件才会进行重试，需要使用参数：retry_on_result。
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