内容摘要：在做数据抓取的时候，经常遇到由于网络问题导致的程序保存，先前只是记录了错误内容，并对错误内容进行后期处理。原先的流程：defcrawl_page(url):passdeflog_error(url):

在做数据抓取的中异时候，经常遇到由于网络问题导致的常重程序保存，先前只是试解记录了错误内容，并对错误内容进行后期处理。决方

原先的中异流程：

def crawl_page(url):     pass def log_error(url):     pass url = "" try:    crawl_page(url) except:     log_error(url) 

改进后的流程：

attempts = 0 success = False while attempts < 3 and not success:     try:         crawl_page(url)         success = True     except:         attempts = 1         if attempts == 3:             break 

最近发现的新的解决方案：retrying

retrying 是一个 Python 的重试包，可以用来自动重试一些可能运行失败的常重程序段。retrying 提供一个装饰器函数 retry，试解被装饰的决方函数就会在运行失败的条件下重新执行，默认只要一直报错就会不断重试。中异

import random from retrying import retry @retry def do_something_unreliable():     if random.randint(0,常重 10) > 1:         raise IOError("Broken sauce, everything is hosed!!!111one")     else:         return "Awesome sauce!" print do_something_unreliable() 

如果我们运行 haveatry 函数，那么直到 random.randint 返回 5，试解它才会执行结束，决方否则会一直重新执行。中异

retry 还可以接受一些参数，云服务器常重这个从源码中 Retrying 类的试解初始化函数可以看到可选的参数：

stopmaxattempt_number：用来设定***的尝试次数，超过该次数就停止重试 stopmaxdelay：比如设置成 10000，那么从被装饰的函数开始执行的时间点开始，到函数成功运行结束或者失败报错中止的时间点，只要这段时间超过 10 秒，函数就不会再执行了 wait_fixed：设置在两次 retrying 之间的停留时间 waitrandommin 和 waitrandommax：用随机的方式产生两次 retrying 之间的停留时间 waitexponentialmultiplier 和 waitexponentialmax：以指数的形式产生两次 retrying 之间的停留时间，产生的值为 2^previousattemptnumber * waitexponentialmultiplier，previousattemptnumber 是前面已经 retry 的次数，如果产生的这个值超过了 waitexponentialmax 的大小，香港云服务器那么之后两个 retrying 之间的停留值都为 waitexponentialmax。这个设计迎合了 exponential backoff 算法，可以减轻阻塞的情况。

我们可以指定要在出现哪些异常的时候再去 retry，这个要用 retryonexception 传入一个函数对象：

def retry_if_io_error(exception):     return isinstance(exception, IOError) @retry(retry_on_exception=retry_if_io_error) def read_a_file():     with open("file", "r") as f:         return f.read() 

在执行 readafile 函数的过程中，如果报出异常，那么这个异常会以形参 exception 传入 retryifio_error 函数中，如果 exception 是 IOError 那么就进行 retry，如果不是就停止运行并抛出异常。

我们还可以指定要在得到哪些结果的时候去 retry，这个要用 retryonresult 传入一个函数对象：

def retry_if_result_none(result):     return result is None @retry(retry_on_result=retry_if_result_none) def get_result():     return None 

在执行 getresult 成功后，会将函数的返回值通过形参 result 的形式传入 retryifresultnone 函数中，如果返回值是 None 那么就进行 retry，否则就结束并返回函数值。

其他相关资料：

https://pypi.python.org/pypi/retry/ https://julien.danjou.info/blog/2015/python-retrying https://github.com/rholder/retrying服务器租用