手把手教你实现Python重试、超时装饰器

一、前言

在写业务代码时候，有许多场景需要重试某块业务逻辑，例如网络请求、购物下单等，希望发生异常的时候多重试几次。本文分享如何利用Python 的装饰器来进行面向切面（AOP）的方式实现自动重试器。

二、简单分析

一个重试装饰器，最重要的就是发生意外异常处理失败自动重试，有如下几点需要注意

• 失败不能一直重试，因为可能会出现死循环浪费资源，因此需要有 最大重试次数 或者 最大超时时间

• 不能重试太频繁，因为太频繁容易导致重试次数很快用完，却没有成功响应，需要有 重试时间间隔 来限制，有时可以加大成功概率，例如网络请求时有一段时间是堵塞的，或者对方服务负载太高导致一段时间无法响应等。

简单分析完，我们的重试装饰器，就要支持可配置最大重试次数、最大超时时间、重试间隔，所以装饰器就要设计成带参数装饰器。

三、代码模拟实现

重试装饰器-初版

分析完毕后，看看第一版的装饰器

import time

from functools import wraps

def task_retry(max_retry_count: int = 5, time_interval: int = 2):
    """
    任务重试装饰器
    Args:
        max_retry_count: 最大重试次数 默认5次
        time_interval: 每次重试间隔 默认2s
    """

    def _task_retry(task_func):

        @wraps(task_func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            # 函数循环重试
            for retry_count in range(max_retry_count):
                print(f"execute count {retry_count + 1}")
                try:
                    task_result = task_func(*args, **kwargs)
                    return task_result
                except Exception as e:
                    print(f"fail {str(e)}")
                    time.sleep(time_interval)

        return wrapper

    return _task_retry
          

装饰器内部闭包，就简单通过 for 循环 来执行指定重试次数，成功获取结果就直接 return 返回，发生异常则睡眠配置重试间隔时间后继续循环

写个例子来模拟测试下看看效果

@task_retry()
def user_place_order():
    print("user place order success")
    return {"code": 0, "msg": "ok"}


ret = user_place_order()
print(ret)

>>>out
execute count 1
user place order success
{'code': 0, 'msg': 'ok'}

没有异常正常执行，在函数中模拟一个异常来进行重试看看

@task_retry(max_retry_count=3, time_interval=1)
def user_place_order():
    a = 1 / 0
    print("user place order success")
    return {"code": 0, "msg": "ok"}


ret = user_place_order()
print("user place order ret", ret)

>>>out
fail division by zero
execute count 2
fail division by zero
execute count 3
fail division by zero
user place order ret None
    

可以看到 user_place_order 函数执行了三遍，都发生了除零异常，最后超过最大执行次数，返回了 None 值，我们可以在主逻辑中来判断返回值是否为 None 来进行超过最大重试次数失败的业务逻辑处理

ret = user_place_order()
print("user place order ret", ret)

if not ret:
    print("user place order failed")
    ...

重试装饰器-改进版

现在只能配置 最大重试次数 没有最大超时时间，有时候我们想不但有重试，还得在规定时间内完成，不想浪费太多试错时间。所以增加一个 最大超时时间配置选项默认为None，有值时超过最大超时时间退出重试。

def task_retry(max_retry_count: int = 5, time_interval: int = 2, max_timeout: int = None):
    """
    任务重试装饰器
    Args:
        max_retry_count: 最大重试次数 默认 5 次
        time_interval: 每次重试间隔 默认 2s
        max_timeout: 最大超时时间，单位s 默认为 None,
    """

    def _task_retry(task_func):

        @wraps(task_func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            # 函数循环重试
            start_time = time.time()
            for retry_count in range(max_retry_count):
                print(f"execute count {retry_count + 1}")
                use_time = time.time() - start_time
                if max_timeout and use_time > max_timeout:
                    # 超出最大超时时间
                    print(f"execute timeout, use time {use_time}s, max timeout {max_timeout}")
                    return

                try:
                    return task_func(*args, **kwargs)
                except Exception as e:
                    print(f"fail {str(e)}")
                    time.sleep(time_interval)

        return wrapper

    return _task_retry

看看效果

# 超时
@task_retry(max_retry_count=3, time_interval=1, max_timeout=2)
def user_place_order():
    a = 1 / 0
    print("user place order success")
    return {"code": 0, "msg": "ok"}

>>>out
execute count 1
fail division by zero
execute count 2
fail division by zero
execute count 3
execute timeout, use time 2.010528802871704s, max timeout 2
user place order ret None

# 超过最大重试次数
@task_retry(max_retry_count=3, time_interval=1)
def user_place_order():
    a = 1 / 0
    print("user place order success")
    return {"code": 0, "msg": "ok"}

>>>out
execute count 1
fail division by zero
execute count 2
fail division by zero
execute count 3