前言

在寫程序時(shí)，我們會經(jīng)常碰到程序出現(xiàn)異常，這時(shí)候我們就不得不處理這些異常，以保證程序的健壯性。

處理異常的版本有以下幾種，你通常的做法是哪種？

不負(fù)責(zé)任版本

這種情況下，不作任何處理，任由程序報(bào)錯(cuò)，從而導(dǎo)致程序中斷。

針對簡單的程序，這樣做沒什么問題，大不了我遇到問題之后把問題解決，然后重新運(yùn)行。但是如果是復(fù)雜的系統(tǒng)就會很麻煩了，可能你一個(gè)異常阻塞了系統(tǒng)的運(yùn)行，帶來災(zāi)難性的后果。

簡單處理版本

簡單處理版本，就是加上異常捕獲，在發(fā)生異常時(shí)記錄日志，時(shí)候可以通過日志來定位異常。

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

try:
? ?do_something()
except:
? ? log_error(xxxx)

改進(jìn)處理版本

對于簡單處理版本做了改進(jìn)，增加重試次數(shù)。這個(gè)在爬蟲程序中比較常見，第一次請求超時(shí)，可能過一會再請求就成功了，所以重試幾次可能會消除異常。

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

但是這樣做仍然不夠優(yōu)雅，你可能要在很多地方去寫這種重試的硬編碼，程序看起來亂糟糟的。

今天就給大家介紹一個(gè)第三方模塊 —— retrying。它是對程序中異常重試的一種優(yōu)雅的解決方案。

安裝與使用

安裝

安裝命令還是那么平淡無奇：

pip install retrying

使用

下面給大家介紹一下這個(gè)裝飾函數(shù)有哪些可以使用的參數(shù)。

生命不息，奮斗不止

retrying 提供一個(gè)裝飾器函數(shù) retry，被裝飾的函數(shù)會在運(yùn)行失敗的情況下重新執(zhí)行，默認(rèn)一直報(bào)錯(cuò)就一直重試。

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())

運(yùn)行這個(gè)程序，大家可以看到每次打印“just have a test”這句話的次數(shù)都不一樣。這是由于我們程序中只要隨機(jī)整數(shù)大于1就會打印并且拋出異常。但是由于我們有裝飾器函數(shù) retry，所以在發(fā)生異常就會重新再次執(zhí)行方法，直到隨機(jī)整數(shù)大于1，就會打印“good job！”。

做人不能太固執(zhí)

這種無休止地重試，簡直是浪費(fèi)生命，浪費(fèi)資源。我們要建設(shè)綠色家園，所以不妨加點(diǎn)限制：

# 最大重試次數(shù)
@retry(stop_max_attempt_number=5)
def do_something_limited():
    print("do something several times")
    raise Exception("raise exception")

do_something_limited()

珍惜有限的時(shí)間

一寸光陰一寸金，寸金難買寸光陰。我們要珍惜有限的時(shí)間，所以不妨給我們的重試加個(gè)時(shí)間限制：

# 限制最長重試時(shí)間（從執(zhí)行方法開始計(jì)算）
@retry(stop_max_delay=5000)
def do_something_in_time():
    print("do something in time")
    raise Exception("raise exception")

do_something_in_time()

駐足欣賞路上風(fēng)景

人生匆匆數(shù)十載，不要一路狂奔而忘記欣賞路邊的美景，有時(shí)候我們需要花點(diǎn)時(shí)間來欣賞一路的美景：

# 設(shè)置固定重試時(shí)間
@retry(wait_fixed=2000)
def wait_fixed_time():
    print("wait")
    raise Exception("raise exception")

wait_fixed_time()

給失敗設(shè)個(gè)限

雖說我們需要屢敗屢戰(zhàn)的韌性，但是失敗也要有個(gè)限度，不能在失敗中度過一生：

# 設(shè)置重試時(shí)間的隨機(jī)范圍
@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，我就是要等到那個(gè)對的人：

# 根據(jù)異常重試
def retry_if_io_error(exception):
    return isinstance(exception, IOError)

# 設(shè)置特定異常類型重試
@retry(retry_on_exception=retry_if_io_error)
def retry_special_error():
    print("retry io error")
    raise IOError("raise exception")

retry_special_error()

我們自己定義一個(gè)函數(shù)，判斷異常類型，然后將函數(shù)作為參數(shù)傳給裝飾函數(shù) retry ，如果異常類型符合，就會進(jìn)行重試。

有些結(jié)果是我們希望見到的

人生并不是一帆風(fēng)順，有些時(shí)候我們會遇到挫折，這些挫折也許在一開始就是我們想要的：

# 通過返回值判斷是否重試
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()

這里我們定義了一個(gè)判斷返回值的函數(shù)，然后將這個(gè)函數(shù)作為參數(shù)傳給 retry 裝飾函數(shù)。當(dāng)結(jié)果返回是“111”時(shí)，就會一直重試執(zhí)行 might_return_none 函數(shù)。

生活豐富多彩，并不單調(diào)

我們的生活是豐富多彩的，從來都沒有很單調(diào)。所以上面這些參數(shù)，我們可以隨意組合使用，并不限定每次只能用一個(gè)。比如你可以限定遇到 IOError 時(shí)進(jìn)行重試，并且重試次數(shù)最多5次。

總結(jié)

人生不可重來，但是Python可以重試！

我已經(jīng)將retrying 這個(gè)裝飾函數(shù)的使用方法毫無保留地奉獻(xiàn)給各位看官了，趕快用起來吧！

到此這篇關(guān)于Python異常處理如何寫得優(yōu)雅的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python異常處理內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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