python 多线程编程,python多线程有几种实现方法,都是什么

　　在程序开发中，经常需要请求外部接口资源。另外，每一个要求都不一定成功。因此，与这些网络请求相关联的代码片段必须添加重试机制。介绍Python中的重试方法。

　　添加循环判定最简单的方法是将循环添加到需要重试的代码段，捕捉程序中的异常，如果执行成功则退出循环，如果执行失败则重复相关代码。例如：

　　importrequestsdefreq _ with _ Retry(URL):Retry _ max=10 #对于范围(1) 1中的I，最大重试次数为10，Retry_max 1): try: print(第二个请求(。format(I)) #这里是ConnectTimeout异常RES=requests.get(URL，timeout=1不能抛出)data) BreakEXCEPT请求。例外情况。ConnectTimeoutase:continue # URL req _ with \

　　因为请求了一个不存在的URL，我再次尝试，知道最大次数已经达到10次。但是这有一定的代码入侵，在业务逻辑中加入循环判断是不光彩的。别急，往下看，有更好的办法。

　　重试retrying是Python的第三方库，提供了装修业务函数执行失败时会重新执行的装修函数重试。默认情况下，如果报告了错误，将会重试，直到执行成功。

　　您可以使用pip install重试安装。

　　例如，下面的代码使用生成的随机数来模拟企业的成功和失败。如果生成的随机数大于2，则视为失败，再次尝试，直到生成的随机数小于2。

　　importrandomfromretringimportry @ retryrandom _ with _ retry(3360 ifrandom . randint)0，10) 2: print(或更高版本)

　　在retry中，还可以在源代码中的Retrying类的初始化函数中指定可选参数。

　　Stop_max_attempt_number:最大重试次数。如果超过这个数，stop_max_delay:最大延迟时间(重试这个方法的总时间)；如果超过这个时间，wait_fixed就会停止。两次重试之间的等待时间wait_random_min和wait_random_max随机生成两次重试之间的等待时间wait _ increasing _ starting fixed time wait _ exp on以指数方式生成两次重试之间的等待时间，用值2^previous_attempt_number _ number生成的previous_attempt_number是以前重试的次数，值为wait _ expones _ ner。特别注意接收函数的retry_on_exception参数很重要，如下所示：

　　#判断为异常defis_myerror(exception): print)，exception(exception)print)is instance)exception，)ValueError，IOError，con) ValueError，IOError，Error)@ retry(retry _ on _ exception=is _ my Error)def random _ with _ retry): 从0到10随机，2 2 10) 2: print))大于2，重试。)(提升值错误)(大于2))小于print) random_with_retry。

　　这里，retry_on_exception参数的总体思路是接收一个自定义函数is_MyError。在is_MyError函数中，ValueError，IOError，ConnectionError。如果random_with_retry()函数抛出异常，函数is_MyError))将确定返回的函数是真还是假。如果是真的，继续再试；如果为False，立即停止并抛出异常。

　　还有retry_on_result参数，它接收在确定业务函数返回哪些结果时需要重试的函数。类似于retry_on_exception参数。

　　我们可以根据自己的需求合理组合这些参数，达到想要的效果。

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