Python异常处理如何才能写得优雅(retrying模块)

目录
  • 前言
  • 不负责任版本
  • 简单处理版本
  • 改进处理版本
  • 安装与使用
    • 安装
    • 使用
  • 总结

前言

在写程序时，我们会经常碰到程序出现异常，这时候我们就不得不处理这些异常，以保证程序的健壮性。

处理异常的版本有以下几种，你通常的做法是哪种？

不负责任版本

这种情况下，不作任何处理，任由程序报错，从而导致程序中断。

针对简单的程序，这样做没什么问题，大不了我遇到问题之后把问题解决，然后重新运行。但是如果是复杂的系统就会很麻烦了，可能你一个异常阻塞了系统的运行，带来灾难性的后果。

简单处理版本

简单处理版本，就是加上异常捕获，在发生异常时记录日志，时候可以通过日志来定位异常。

def do_something():
    pass
def log_error(xxx):
    pass

try:
   do_something()
except:
    log_error(xxxx)

改进处理版本

对于简单处理版本做了改进，增加重试次数。这个在爬虫程序中比较常见，第一次请求超时，可能过一会再请求就成功了，所以重试几次可能会消除异常。

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

但是这样做仍然不够优雅，你可能要在很多地方去写这种重试的硬编码，程序看起来乱糟糟的。

今天就给大家介绍一个第三方模块 —— retrying。它是对程序中异常重试的一种优雅的解决方案。

安装与使用

安装

安装命令还是那么平淡无奇：

pip install retrying

使用

下面给大家介绍一下这个装饰函数有哪些可以使用的参数。

生命不息，奋斗不止

retrying 提供一个装饰器函数 retry，被装饰的函数会在运行失败的情况下重新执行，默认一直报错就一直重试。

import random
from retrying import retry

@retry
def do_something_unreliable():
    if random.randint(0, 10) > 1:
        print("just have a test")
        raise IOError("raise exception!")
    else:
        return "good job!"

print(do_something_unreliable())

运行这个程序，大家可以看到每次打印“just have a test”这句话的次数都不一样。这是由于我们程序中只要随机整数大于1就会打印并且抛出异常。但是由于我们有装饰器函数 retry，所以在发生异常就会重新再次执行方法，直到随机整数大于1，就会打印“good job！”。

做人不能太固执

这种无休止地重试，简直是浪费生命，浪费资源。我们要建设绿色家园，所以不妨加点限制：

# 最大重试次数
@retry(stop_max_attempt_number=5)
def do_something_limited():
    print("do something several times")
    raise Exception("raise exception")

do_something_limited()

珍惜有限的时间

一寸光阴一寸金，寸金难买寸光阴。我们要珍惜有限的时间，所以不妨给我们的重试加个时间限制：

# 限制最长重试时间（从执行方法开始计算）
@retry(stop_max_delay=5000)
def do_something_in_time():
    print("do something in time")
    raise Exception("raise exception")

do_something_in_time()

驻足欣赏路上风景

人生匆匆数十载，不要一路狂奔而忘记欣赏路边的美景，有时候我们需要花点时间来欣赏一路的美景：

# 设置固定重试时间
@retry(wait_fixed=2000)
def wait_fixed_time():
    print("wait")
    raise Exception("raise exception")

wait_fixed_time()

给失败设个限

虽说我们需要屡败屡战的韧性，但是失败也要有个限度，不能在失败中度过一生：

# 设置重试时间的随机范围
@retry(wait_random_min=1000,wait_random_max=2000)
def wait_random_time():
    print("wait")
    raise Exception("raise exception")

wait_random_time()

有些人值得等待

茫茫人海中，我就是要等到那个对的人：

# 根据异常重试
def retry_if_io_error(exception):
    return isinstance(exception, IOError)

# 设置特定异常类型重试
@retry(retry_on_exception=retry_if_io_error)
def retry_special_error():
    print("retry io error")
    raise IOError("raise exception")

retry_special_error()

我们自己定义一个函数，判断异常类型，然后将函数作为参数传给装饰函数 retry ，如果异常类型符合，就会进行重试。

有些结果是我们希望见到的

人生并不是一帆风顺，有些时候我们会遇到挫折，这些挫折也许在一开始就是我们想要的：

# 通过返回值判断是否重试
def retry_if_result_none(result):
    """Return True if we should retry (in this case when result is None), False otherwise"""
    # return result is None
    if result =="111":
        return True

@retry(retry_on_result=retry_if_result_none)
def might_return_none():
    print("Retry forever ignoring Exceptions with no wait if return value is None")
    return "111"

might_return_none()

这里我们定义了一个判断返回值的函数，然后将这个函数作为参数传给 retry 装饰函数。当结果返回是“111”时，就会一直重试执行 might_return_none 函数。

生活丰富多彩，并不单调

我们的生活是丰富多彩的，从来都没有很单调。所以上面这些参数，我们可以随意组合使用，并不限定每次只能用一个。比如你可以限定遇到 IOError 时进行重试，并且重试次数最多5次。

总结

人生不可重来，但是Python可以重试！

我已经将retrying 这个装饰函数的使用方法毫无保留地奉献给各位看官了，赶快用起来吧！

到此这篇关于Python异常处理如何写得优雅的文章就介绍到这了,更多相关Python异常处理内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • 深入理解python try异常处理机制

    深入理解python try异常处理机制 #python的try语句有两种风格 #一:种是处理异常(try/except/else) #二:种是无论是否发生异常都将执行最后的代码(try/finally) try/except/else风格 try: <语句> #运行别的代码 except <名字>: <语句> #如果在try部份引发了'name'异常 except <名字>,<数据>: <语句> #如果引发了'name'异常,获得附

  • Python异常处理总结

    本文较为详细的罗列了Python常见的异常处理,供大家参考,具体如下: 1. 抛出异常和自定义异常 Python用异常对象(exception object)表示异常情况,遇到错误后,会引发异常.如果异常对象并未被处理或捕捉,程序就会用所谓的回溯(Traceback,一种错误信息)终止执行. ①.raise 语句 Python中的raise 关键字用于引发一个异常,基本上和C#和Java中的throw关键字相同,如下所示: # -- coding: utf-8 -- def ThorwErr()

  • python中的五种异常处理机制介绍

    从几年前开始学习编程直到现在,一直对程序中的异常处理怀有恐惧和排斥心理.之所以这样,是因为不了解.这次攻python,首先把自己最畏惧和最不熟悉的几块内容列出来,里面就有「异常处理」这一项. <Dive into Python>并没有专门介绍异常处理,只是例子中用到的时候略微说明了一下.今天下载<Learn Python>,直接进异常处理这块.这一部分有四章,第一章讲解异常处理的一般使用方法,后面的章节深入地讨论其机制.我目前只看了第一章,先学会用,以后有必要的时候再扩展阅读. p

  • Python标准异常和异常处理详解

    python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误.你可以使用该功能来调试python程序. 1.异常处理: 本站Python教程会具体介绍. 2.断言(Assertions):本站Python教程会具体介绍. python标准异常 异常名称 描述 BaseException 所有异常的基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) Exception 常规错误的基类 StopIteration 迭代

  • Python同时处理多个异常的方法

    问题 你有一个代码片段可能会抛出多个不同的异常,怎样才能不创建大量重复代码就能处理所有的可能异常呢? 解决方案 如果你可以用单个代码块处理不同的异常,可以将它们放入一个元组中,如下所示: try: client_obj.get_url(url) except (URLError, ValueError, SocketTimeout): client_obj.remove_url(url) 在这个例子中,元祖中任何一个异常发生时都会执行 remove_url() 方法. 如果你想对其中某个异常进行

  • Python 异常处理实例详解

    一.什么是异常?异常即是一个事件,该事件会在程序执行过程中发生,影响了程序的正常执行.一般情况下,在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常.异常是Python对象,表示一个错误.当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它,否则程序会终止执行.二.异常处理捕捉异常可以使用try/except语句.try/except语句用来检测try语句块中的错误,从而让except语句捕获异常信息并处理.如果你不想在异常发生时结束你的程序,只需在try里捕获它. 异常语法:以下为简单的try....

  • Python异常处理如何才能写得优雅(retrying模块)

    目录 前言 不负责任版本 简单处理版本 改进处理版本 安装与使用 安装 使用 总结 前言 在写程序时,我们会经常碰到程序出现异常,这时候我们就不得不处理这些异常,以保证程序的健壮性. 处理异常的版本有以下几种,你通常的做法是哪种? 不负责任版本 这种情况下,不作任何处理,任由程序报错,从而导致程序中断. 针对简单的程序,这样做没什么问题,大不了我遇到问题之后把问题解决,然后重新运行.但是如果是复杂的系统就会很麻烦了,可能你一个异常阻塞了系统的运行,带来灾难性的后果. 简单处理版本 简单处理版本,

  • 这样写python注释让代码更加的优雅

    python这样注释,让你的代码看起来更加的优雅,是不是常常感觉自己的python代码写出来,看起来特别的乱,虽然可以正常运行,但是在优雅性上似乎欠缺的很多,这篇文章主要教你,如何让你的python代码看起来更加的优雅与美观, 一.注释欣赏 这里有一段飞兔小哥哥自己常写的注释模版 这里主要分为表头注释.类注释.欢迎语以及方法注释 表头注释会标注这个项目的名称.文件名.项目作者.时间等基础信息 类注释会标注这个类主要用来做什么的 而方法注释则表示当前方法的作用 ​​#!/usr/bin/env p

  • 对于Python异常处理慎用“except:pass”建议

    翻译自StackOverflow中一个关于Python异常处理的问答. 问题:为什么"except:pass"是一个不好的编程习惯? 我时常在StackOverflow上看到有人评论关于except: pass的使用,他们都提到这是一个不好的Python编程习惯,应该避免.可我想知道为什么?有时候我并不在意出现的错误,而是只想让我的程序继续进行下去.就像这样: try: something except: pass 为什么这么使用except:pass不好?这背后的原因是什么,是不是因

  • python自动重试第三方包retrying模块的方法

    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程序段,retrying提供一个装饰器函数retry,被装饰的函数就会在运行失败的情况下重新执行,默认只要一直报错就会不断重试. 最近写了一个爬虫,需要连接国外的一个网站,经常出现掉线的情况,自己写了一个自动重连的代码,但感觉不够简洁... 后来就上万能的github,找到了一个第三包,基本能满足我的要求.这个第三方包就是retrying. 我的需求就是每当出现request相关异常的时候,就自动重来,上限连接10次:

  • 深入理解Python异常处理的哲学

    所谓异常指的是程序的执行出现了非预期行为,就好比现实中的做一件事过程中总会出现一些意外的事.异常的处理是跨越编程语言的,和具体的编程细节相比,程序执行异常的处理更像是哲学.限于认知能力和经验所限,不可能达到像解释器下import this看到的python设计之禅一样,本文就结合实际使用简单的聊一聊. 0. 前言 工作中,程序员之间一言不合就亮代码,毕竟不管是代码本身还是其执行过程,不会存在二义性,更不会含糊不清,代码可谓是程序员之间的官方语言.但是其处理问题的逻辑或者算法则并非如此. 让我至今

  • python异常处理和日志处理方式

    今天,总结一下最近编程使用的python异常处理和日志处理的感受,其实异常处理是程序编写时非常重要的一块,但是我一开始学的语言是C++,这门语言中没有强制要求使用try...catch语句,因此我通常编写代码的时候忽略了这一块,直到开始学习java的时候,发现好多时候编写代码必须加上try...catch 模块,然而我每次都不深入理解,仅仅使用eclipse自动补全功能加上try...catch模块,或者直接在类上加入throws Exception最省事,完全不用思考. 最近在编写python

  • python异常处理try except过程解析

    这篇文章主要介绍了python异常处理try except过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 某些时候我们能够预判程序可能会出现何种类型的错误,而此时我们希望程序继续执行而不是退出,此时就需要用到异常处理:下面是常用的几种异常处理方法 #通过实例属性 列表 字典构造对应的异常 class Human(object): def __init__(self, name, age, sex): self.name = name s

  • python中return如何写

    python中return的用法 1.return语句就是把执行结果返回到调用的地方,并把程序的控制权一起返回 程序运行到所遇到的第一个return即返回(退出def块),不会再运行第二个return. 例如: def haha(x,y):     if x==y:         return x,y print(haha(1,1)) 结果:这种return传参会返回元组(1, 2) 2.但是也并不意味着一个函数体中只能有一个return 语句,例如: def test_return(x):

  • Python异常处理与反射相关问题总结

    Python异常处理与反射相关问题总结

    一.异常处理 在程序开发中如果遇到一些 不可预知的错误 或 你懒得做一些判断 时,可以选择用异常处理来做. import requests while True: url = input("请输入要下载网页地址:") res = requests.get(url=url) with open('content.txt', mode='wb') as f: f.write(res.content) 上述下载视频的代码在正常情况下可以运行,但如果遇到网络出问题,那么此时程序就会报错无法正常

  • Python异常处理中容易犯得错误总结

    Python异常处理中容易犯得错误总结

    目录 Python异常处理机制 Python异常处理机制 如果try异常处理中存在finally,finally中的代码总会得到执行 下面例子只是作为演示,不用去纠结业务逻辑 容易犯的错误1 看下面的代码,写出输出结果 def dig_dig1(): while True: print("I'm in while loop") try: print("I'm in try") raise EOFError except IOError: print("IO

随机推荐