Python Requests 库中的重试策略实践

简介: 在网络请求中,由于网络波动或服务暂时不可达等原因,请求可能失败。为增强客户端健壮性,自动重试机制变得尤为重要。本文介绍如何在 Python 的 `requests` 库中实现请求自动重试,通过 `urllib3` 的 `Retry` 类配置重试策略,并提供了一个具体示例,展示了如何设置重试次数、状态码集合及异常类型等参数,从而提高系统的可靠性和容错能力。

网络请求由于各种原因可能会失败,例如网络波动、服务暂时不可达等。为了增强客户端的健壮性,实现请求的自动重试是一个常见的做法。在Python中,requests库是处理HTTP请求的标准工具之一。然而,requests本身并不直接提供重试机制,这需要借助urllib3库中的Retry类来实现。

本文将介绍如何在requests中实现请求的自动重试。

1. 重试的必要性

在分布式系统中,服务间的通信可能会由于各种原因失败。而自动重试机制能够提高系统的可靠性和容错能力。合理的重试策略可以减少暂时性故障导致的请求失败。

2. 实现重试的基本原理

requests中实现重试通常需要以下步骤:

  1. 导入必要的模块。
  2. 创建一个HTTPAdapter实例。
  3. HTTPAdapter上配置Retry策略。
  4. 将配置好的HTTPAdapter挂载到Session对象上。
  5. 使用配置了重试的Session对象发送请求。

3. 使用urllib3实现重试

以下是一个具体的示例,展示如何为requests请求添加重试逻辑。

3.1. 导入模块

首先,需要导入requests库和urllib3Retry类。

python

代码解读

复制代码

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util import Retry

3.2. 配置重试策略

使用Retry类来定义重试策略。这里可以指定重试次数、状态码集合、异常类型等。

python

代码解读

复制代码

retries = Retry(
    total=5,  # 总重试次数
    backoff_factor=1,  # 指数退避因子
    status_forcelist=[500, 502, 503, 504],  # 指定哪些状态码触发重试
    allowed_methods=frozenset(['GET', 'POST']),  # 允许重试的HTTP方法
)

3.3. 创建HTTPAdapter并配置重试

创建一个HTTPAdapter实例,并设置重试策略。

python

代码解读

复制代码

adapter = HTTPAdapter(max_retries=retries)

3.4. 挂载Adapter到Session

创建Session对象,并为HTTP和HTTPS请求挂载上面创建的adapter

rust

代码解读

复制代码

pythonCopy code
session = requests.Session()
session.mount('http://', adapter)
session.mount('https://', adapter)

3.5. 发送请求

使用配置了重试策略的session对象发送请求。

python

代码解读

复制代码

url = "http://httpbin.org/status/500"
response = session.get(url)

4. 示例:请求一个可能返回错误的服务

以下是一个完整的示例,包括错误处理。

python

代码解读

复制代码

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry

def request_with_retry(url, max_retries=5, backoff_factor=1, status_forcelist=None):
    if status_forcelist is None:
        status_forcelist = [500, 502, 503, 504]
        
    session = requests.Session()
    retries = Retry(total=max_retries,
                    backoff_factor=backoff_factor,
                    status_forcelist=status_forcelist,
                    method_whitelist=["GET", "POST"])
    adapter = HTTPAdapter(max_retries=retries)
    session.mount('http://', adapter)
    session.mount('https://', adapter)
    
    try:
        response = session.get(url)
        response.raise_for_status()  # 如果请求返回的是4XX, 5XX响应码,将引发HTTPError异常
        return response
    except requests.exceptions.HTTPError as e:
        print(f"HTTP Error: {e}")
    except requests.exceptions.ConnectionError as e:
        print(f"Connection Error: {e}")
    except requests.exceptions.Timeout as e:
        print(f"Timeout Error: {e}")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Request Exception: {e}")

url = "http://httpbin.org/status/500"
response = request_with_retry(url)

if response:
    print(response.text)

在这个示例中,如果服务响应500系列错误,或者连接异常,request_with_retry函数将尝试最多五次的请求。

结论

在Python中使用requests库配合urllib3Retry类,可以灵活地实现HTTP请求的自动重试机制。这样可以显著提高应用程序处理网络波动的能力。在微服务、API调用等场景下,这种模式尤为重要。需要注意的是,应当谨慎选择重试的次数和策略,以防止过多的重试导致服务负载过重。


转载来源:https://juejin.cn/post/7296756504913543183

相关文章
|
3天前
|
Python
Python编程中的异常处理:理解与实践
【9月更文挑战第14天】在编码的世界里,错误是不可避免的。它们就像路上的绊脚石,让我们的程序跌跌撞撞。但是,如果我们能够预见并优雅地处理这些错误,我们的程序就能像芭蕾舞者一样,即使在跌倒的边缘,也能轻盈地起舞。本文将带你深入了解Python中的异常处理机制,让你的代码在面对意外时,依然能保持优雅和从容。
138 73
|
3天前
|
人工智能 数据挖掘 数据处理
揭秘Python编程之美:从基础到进阶的代码实践之旅
【9月更文挑战第14天】本文将带领读者深入探索Python编程语言的魅力所在。通过简明扼要的示例,我们将揭示Python如何简化复杂问题,提升编程效率。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你打开一扇通往高效编码世界的大门。让我们开始这段充满智慧和乐趣的Python编程之旅吧!
|
1天前
|
开发框架 缓存 数据库
探索Python中的装饰器:从入门到实践
【8月更文挑战第48天】本文将引导你进入Python装饰器的奇妙世界。不同于传统的“摘要”格式,我们将通过一段代码的演变,直观展示装饰器的魅力。文章不仅介绍基础概念,还将通过实例演示如何自定义装饰器,并探讨其在实际应用中的强大用途。让我们开始吧,一起深入理解这个改变函数行为的强大工具!
|
1天前
|
存储 机器学习/深度学习 数据挖掘
深入浅出:Python编程入门与实践
【9月更文挑战第16天】本文以“深入浅出”的方式,引领读者步入Python编程的世界。从基础语法到实际应用,我们将一步步探索Python的魅力所在。无论你是编程新手,还是希望拓展技能的老手,这篇文章都将为你提供有价值的信息和指导。通过本文的学习,你将能够编写出简单而实用的Python程序,为进一步深入学习打下坚实的基础。让我们一起开始这段编程之旅吧!
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 程序员
Python编程基础:从入门到实践
【9月更文挑战第16天】本文是一篇Python编程的入门教程,旨在帮助初学者理解Python的基本概念和语法。文章首先介绍了Python的历史和特点,然后详细讲解了Python的基本语法,包括变量、数据类型、运算符、控制结构等。接着,文章通过一些实例代码,展示了如何使用Python进行基本的编程操作,如输入输出、条件判断、循环等。最后,文章还提供了一些学习资源和建议,帮助读者进一步学习和掌握Python编程。
|
1天前
|
并行计算 算法 Java
优化Python数据处理性能的策略
在数据密集型应用中,Python常因其解释性语言的特性而面临性能瓶颈。本文探讨了提升Python数据处理性能的几种策略,包括优化数据结构的选择、使用高效的库以及应用并行处理技术。通过具体示例和代码演示,读者将了解如何在实际开发中应用这些策略,从而显著提升数据处理速度。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
掌握Python编程:从基础到实践
【9月更文挑战第14天】Python,作为一门易于学习且功能强大的编程语言,在数据分析、人工智能、网站开发等多个领域都有广泛应用。本文将深入浅出地介绍Python的基础知识,并通过实际代码示例,帮助读者快速掌握Python编程的核心技能。无论你是编程新手还是希望扩展技能的开发者,这篇文章都将为你开启Python编程之旅提供坚实的基石。
|
4天前
|
数据可视化 数据处理 开发者
构建高效的数据流图:Python与PyGraphviz的实践
【9月更文挑战第13天】在本文中,我们将探索如何利用Python和PyGraphviz库来创建和操作数据流图。我们将通过一个具体示例,展示如何从零开始构建一张数据流图,并讨论如何优化图表以提高可读性。文章旨在为初学者提供一个清晰的入门指南,同时为有经验的开发者提供一些高级技巧。
|
JSON 测试技术 数据格式
python接口自动化测试 - requests库的post请求进行文件上传
python接口自动化测试 - requests库的post请求进行文件上传
799 0
python接口自动化测试 - requests库的post请求进行文件上传
|
JSON 测试技术 网络安全
python接口自动化测试 - requests库的基础使用
python接口自动化测试 - requests库的基础使用
117 0
python接口自动化测试 - requests库的基础使用