Retries - 一个强大的Python重试库

Retries是一个强大的Python库,通过装饰器API轻松处理可能失败的操作,支持自动重试、自定义条件判断和可组合策略。适用于提高代码稳定性,提升用户体验。

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Retries - 一个强大的Python重试库

retriesA tiny Rubygem for retrying code with randomized, exponential backoff.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/retries

项目简介

是一个简单而强大的Python库,用于处理可能失败的操作,并在必要时自动重试它们。它提供了一个方便的装饰器API,可以帮助您轻松地为代码添加重试逻辑。

功能与用途

自动重试操作

使用Retries,您可以轻松地将重试逻辑应用于可能失败的操作。只需在函数或方法上应用@retries装饰器,即可指定最大重试次数、间隔时间和异常类型。

from retries import retries

@retries(5, delay=1, backoff=2)
def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code != 200:
        raise ValueError(f"Failed to fetch data: {response.status_code}")
    return response.json()

在这个例子中,如果fetch_data()函数由于网络问题或其他原因失败,Retries会根据提供的参数自动重试该操作。

支持自定义条件

除了基本的重试配置外,Retries还允许您自定义何时应该重试操作。您可以提供一个返回布尔值的回调函数,以便在每次尝试之间进行检查。

from retries import retries

def should_retry(attempt, exception):
    if isinstance(exception, ValueError) and attempt < 3:
        return True
    return False

@retries(5, delay=1, backoff=2, retry_on=should_retry)
def fetch_data(url):
    # ...

在此示例中,我们仅在遇到ValueError且尝试次数少于3次时才重试操作。

可组合的策略

Retries支持多种策略,这些策略可以组合在一起以实现更复杂的重试行为。例如,您可以结合使用固定延迟和指数退避策略。

from retries import strategies

@retries(5, delay=strategies.fixed_delay(1), backoff=strategies.exponential_backoff())
def fetch_data(url):
    # ...

这将在每次失败后增加等待时间,从而减少对服务器的压力。

特点与优势

  • 简洁易用的API:Retries通过简单的装饰器语法提供了强大的功能,使您能够快速集成重试逻辑。
  • 异常处理:可以根据具体异常类型选择是否重试,确保只有预期的问题才会触发重试。
  • 支持自定义条件:通过提供回调函数,您可以根据需要自定义重试策略。
  • 可组合的策略:利用可组合的策略,创建适合您需求的独特重试模式。

结论

如果您正在寻找一种易于使用的Python重试库,那么无疑是一个值得考虑的选择。无论是在网络不稳定还是其他临时错误的情况下,都可以帮助您的应用程序保持稳定并提供更好的用户体验。立即尝试Retries,让您的代码更具鲁棒性!

retriesA tiny Rubygem for retrying code with randomized, exponential backoff.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/retries

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

<think>好的,用户让我帮忙写一个Python接口自动化测试框架。首先,我需要明确他的需求。接口自动化测试框架通常包括用例管理、请求发送、断言、报告生成这些部分。可能用户是测试人员,或者开发转测试,需要提升效率。 用户可能已经有一定的编程基础,但对框架结构不太清楚。需要给他一个简单但完整的示例,让他能快速上手。可能需要考虑模块化设计,方便扩展和维护。 首先,得选型。Python常用的有requests发HTTP请求,pytest做测试用例管理,Allure或HTMLTestRunner生成报告。用这些比较常见,文档也多,适合新手。 然后,目录结构。通常会有testcases放用例,common放公共方法,config处理配置,reports存报告,logs记录日志。这样结构清晰,用户容易理解。 接下来,各个模块的实现。比如Common里的api_client,封装requests的方法,处理请求和响应。配置文件可以用configparser读取ini文件。日志模块用logging记录测试过程。 测试用例部分,用pytest的夹具来做前置后置处理,比如登录获取token。断言可以用pytest自带的assert,或者封装一些自定义的断言方法。 数据驱动方面,可能需要参数化,pytest的@parametrize可以方便地实现多组数据测试。数据可以放在JSON或YAML文件中,方便管理。 报告生成,用Allure比较美观,但安装可能麻烦。或者用HTMLTestRunner生成简单的HTML报告。用户可能需要选择,这里可以提供一个示例。 最后,考虑持续集成,比如Jenkins集成,但可能用户暂时不需要,可以先提一下。 需要检查是否有遗漏的部分,比如异常处理、环境切换(测试/生产)、数据清理等。在示例中可能先简化,但提示用户这些需要考虑的点。 可能用户希望代码直接可用,所以示例要完整,但不过于复杂。同时,注释要清楚,方便理解各部分的作用。确保代码没有语法错误,能正常运行。 总结下来,分步骤讲解框架的各个组成部分,给出代码示例,并说明扩展方向。这样用户能跟着步骤搭建框架,并根据需要自行扩展。</think>以下是一个基于Python的接口自动化测试框架设计指南及代码示例,包含核心模块和最佳实践: --- ### 基础框架结构 建议采用分层设计,推荐目录结构: ``` project/ ├── testcases/ # 测试用例 ├── common/ # 通用模块 │ ├── api_client.py # 接口请求封装 │ ├── logger.py # 日志模块 │ └── assertion.py # 断言扩展 ├── config/ # 配置管理 │ ├── config.ini # 配置文件 │ └── config.py # 配置读取 ├── data/ # 测试数据 ├── reports/ # 测试报告 └── conftest.py # pytest全局配置 ``` --- ### 核心模块实现 1. **请求封装 (api_client.py)** ```python import requests from requests.adapters import HTTPAdapter class APIClient: def __init__(self, base_url): self.session = requests.Session() self.base_url = base_url # 配置重试策略 self.session.mount('http://', HTTPAdapter(max_retries=3)) self.session.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=3)) def request(self, method, endpoint, **kwargs): url = f"{self.base_url}/{endpoint.lstrip('/')}" response = self.session.request(method, url, **kwargs) response.raise_for_status() # 自动抛出HTTP错误 return response.json() ``` 2. **配置管理 (config.py)** ```python import configparser from pathlib import Path BASE_DIR = Path(__file__).parent.parent class Config: def __init__(self): self.config = configparser.ConfigParser() self.config.read(BASE_DIR / 'config/config.ini') def get(self, section, option): return self.config.get(section, option) ``` 3. **日志模块 (logger.py)** ```python import logging import sys def setup_logger(name=__name__): logger = logging.getLogger(name) logger.setLevel(logging.DEBUG) formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # 控制台输出 console_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout) console_handler.setFormatter(formatter) # 文件输出 file_handler = logging.FileHandler('logs/api_test.log') file_handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(console_handler) logger.addHandler(file_handler) return logger ``` --- ### 测试用例示例 (testcases/test_user.py) ```python import pytest from common.api_client import APIClient from common.assertion import assert_status_code @pytest.fixture(scope="module") def api(): base_url = "https://api.example.com/v1" return APIClient(base_url) class TestUserAPI: def test_get_user(self, api): """测试获取用户信息""" response = api.request("GET", "/users/1") assert_status_code(response, 200) assert response.json()["id"] == 1 @pytest.mark.parametrize("user_data", [ {"name": "Alice", "email": "alice@example.com"}, {"name": "Bob", "email": "bob@example.com"} ]) def test_create_user(self, api, user_data): """测试创建用户""" response = api.request("POST", "/users", json=user_data) assert_status_code(response, 201) assert "id" in response.json() ``` --- ### 扩展建议 1. **数据驱动测试** - 使用`@pytest.mark.parametrize`或外部数据文件(JSON/YAML) - 示例数据文件: ```json [ { "test_case": "valid_login", "username": "admin", "password": "correct_pwd", "expected_code": 200 } ] ``` 2. **断言增强** ```python def assert_status_code(response, expected_code): assert response.status_code == expected_code, \ f"Expected {expected_code}, got {response.status_code}. Response: {response.text}" ``` 3. **测试报告** - 安装使用Allure报告: ```bash pytest --alluredir=./reports allure serve ./reports ``` 4. **持续集成** - 添加Jenkinsfile或GitHub Actions配置 - 示例GitHub Actions配置: ```yaml name: API Tests on: [push] jobs: test: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v2 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v2 - name: Run tests run: | pip install -r requirements.txt pytest -v ``` --- ### 执行流程 1. 安装依赖:`pip install requests pytest allure-pytest` 2. 编写测试用例 3. 执行测试:`pytest testcases/ -v --html=reports/report.html` 4. 查看生成的HTML报告 这个框架具备可扩展性,可根据项目需求添加: - 数据校验模块 - 接口依赖处理 - 性能监控集成 - 自动生成API文档 - 多环境配置切换
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