python重试装饰器示例

Python重试装饰器是一种常见的用于解决网络请求、接口调用等场景下出现错误或异常的情况。其主要工作是将函数重复执行直到成功或达到重试次数限制。下面我们将从以下几个方面详细讲解Python重试装饰器的使用攻略。

1. 装饰器原理及概念

装饰器(decorator)是Python语言中的一种特殊语法元素，用于在源代码中动态地修改函数或类定义的代码。简单来说，装饰器是一个函数，它可以接收一个函数对象作为参数，并返回一个新的函数对象，通常用于在不修改原函数代码的基础上，实现某些增强或额外的功能。

例如，下面的代码示例为一个装饰器函数，它将在函数执行前后打印日志。

def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Executing function {} with args={}, kwargs={}".format(func.__name__, args, kwargs))
        result = func(*args, **kwargs)
        print("Function {} executed, result={}".format(func.__name__, result))
        return result
    return wrapper

@log_decorator  # 这里使用装饰器语法给add函数添加了一个log_decorator装饰器
def add(x, y):
    return x + y

result = add(3, 4) # 执行函数并输出结果

当我们运行上述代码后，会看到输出如下结果：

Executing function add with args=(3, 4), kwargs={}
Function add executed, result=7

2. Python重试装饰器示例

接下来，我们将演示一个简单的Python重试装饰器的实现，它会在函数执行出错时自动进行重试。

import time

def retry(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        max_retries = kwargs.get("max_retries", 3) # 从关键字参数中获取最大重试次数，未指定则默认为3
        for i in range(max_retries + 1):
            try:
                return func(*args, **kwargs) # 执行函数并返回结果
            except Exception as e:
                print("Error occurred for function {} on retry {}/{}: {}".format(func.__name__, i, max_retries, e))
                if i < max_retries:
                    time.sleep(1) # 睡眠1秒后再次重试
        raise Exception("Function {} failed after {} retries".format(func.__name__, max_retries))
    return wrapper

上述代码中，我们定义了一个名为retry的装饰器函数，它会在指定的函数执行出错时自动进行重试，最多重试max_retries次。在内部实现中，我们使用了try...except结构来捕获函数执行出错的情况，并在出错时打印错误信息，然后等待1秒后重新进行尝试，直到达到重试次数限制或成功执行为止。

下面我们使用一个示例来说明如何使用该装饰器，我们定义了一个函数，模拟了一个会出现随机错误的场景。

import random

@retry
def http_request(url):
    if random.random() < 0.5:
        raise Exception("Request failed!")
    return "Response from URL {}".format(url)

在上述代码中，我们使用了retry装饰器来装饰了http_request函数，这意味着当函数执行出错时会进行重试。接下来，我们执行该函数3次，查看结果。

for i in range(3):
    print(http_request("http://www.example.com"))

运行上述代码后，我们会发现在第一次和第二次执行时，程序会出现错误并进行重试，最后，在第三次尝试后成功地获取到了响应结果。输出结果如下。

Error occurred for function http_request on retry 0/3: Request failed!
Error occurred for function http_request on retry 1/3: Request failed!
Response from URL http://www.example.com

3. 多个装饰器的使用方式

在使用装饰器进行函数增强的过程中，可能会遇到需要同时使用多个装饰器的情况。此时，我们可以通过使用多个装饰器的嵌套方式来达到目标。例如，我们想要同时给http_request函数添加一个日志功能和一个重试功能，可以按照以下方式定义函数。

@log_decorator
@retry
def http_request(url):
    if random.random() < 0.5:
        raise Exception("Request failed!")
    return "Response from URL {}".format(url)

在上述代码中，我们依次使用了log_decorator和retry两个装饰器对http_request函数进行了装饰。这意味着在函数执行前会先执行log_decorator装饰器的代码，在函数执行出错时进行重试。运行结果如下：

Executing function http_request with args=('http://www.example.com',), kwargs={}
Error occurred for function http_request on retry 0/3: Request failed!
Executing function http_request with args=('http://www.example.com',), kwargs={}
Error occurred for function http_request on retry 1/3: Request failed!
Executing function http_request with args=('http://www.example.com',), kwargs={}
Response from URL http://www.example.com
Function http_request executed, result=Response from URL http://www.example.com

在上述输出结果中，我们可以看到函数执行前后的日志信息和具体的重试次数。这样，我们就可以在一个函数上同时拥有多个增强功能，使得代码更加简洁易懂。