python重试装饰器示例
利用python 写一些网络服务的时候，当网络状况不好，或者资源占用过多，任务拥塞的情况下，总会抛出一些异常，当前任务就被终止了，可以很好的利用@装饰器，写一个重试的装饰器，这样比较python！
执行结果：
代码如下:
WARNING:root:timed out, Retrying in 3 seconds...
WARNING:root:timed out, Retrying in 6 seconds...
WARNING:root:timed out, Retrying in 12 seconds...
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# tanyewei@gmail.com
# 2014/01/27 10:36
import time
import logging
import socket
from functools import wraps
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
def retry(MyException, tries=4, delay=3, backoff=2, logger=None):
def deco_retry(f):
@wraps(f)
def f_retry(*args, **kwargs):
mtries, mdelay = tries, delay
while mtries > 1:
try:
return f(*args, **kwargs)
except MyException as ex:
msg = "%s, Retrying in %d seconds..." % (str(ex), mdelay)
if logger:
logger.warning(msg)
else:
print msg
time.sleep(mdelay)
mtries -= 1
mdelay *= backoff
return str(ex)
return f_retry
return deco_retry
@retry(Exception, logger=logging)
def check():
sk = socket.socket()
sk.settimeout(5)
sk.connect(('6.6.6.6', 80))
if __name__ == "__main__":
check()
相关推荐
-
详解Python中的装饰器、闭包和functools的教程
装饰器(Decorators) 装饰器是这样一种设计模式:如果一个类希望添加其他类的一些功能,而不希望通过继承或是直接修改源代码实现,那么可以使用装饰器模式.简单来说Python中的装饰器就是指某些函数或其他可调用对象,以函数或类作为可选输入参数,然后返回函数或类的形式.通过这个在Python2.6版本中被新加入的特性可以用来实现装饰器设计模式. 顺便提一句,在继续阅读之前,如果你对Python中的闭包(Closure)概念不清楚,请查看本文结尾后的附录,如果没有闭包的相关概念,很难恰当的理解P
-
深入理解python中的闭包和装饰器
python中的闭包从表现形式上定义(解释)为:如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包(closure). 以下说明主要针对 python2.7,其他版本可能存在差异. 也许直接看定义并不太能明白,下面我们先来看一下什么叫做内部函数: def wai_hanshu(canshu_1): def nei_hanshu(canshu_2): # 我在函数内部有定义了一个函数 return canshu_1*canshu_2 return
-
python 装饰器功能以及函数参数使用介绍
简单的说:装饰器主要作用就是对函数进行一些修饰,它的出现是在引入类方法和静态方法的时候为了定义静态方法出现的.例如为了把foo()函数声明成一个静态函数 复制代码 代码如下: class Myclass(object): def staticfoo(): ............ ............ staticfoo = staticmethod(staticfoo) 可以用装饰器的方法实现: 复制代码 代码如下: class Myclass(object): @staticmethod
-
深入浅出分析Python装饰器用法
本文实例讲述了Python装饰器用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 用类作为装饰器 示例一 最初代码: class bol(object): def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self): return "<b>{}</b>".format(self.func()) class ita(object): def __init__(self, func): self.func = f
-
Python中的装饰器用法详解
本文实例讲述了Python中的装饰器用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这里还是先由stackoverflow上面的一个问题引起吧,如果使用如下的代码: 复制代码 代码如下: @makebold @makeitalic def say(): return "Hello" 打印出如下的输出: <b><i>Hello<i></b> 你会怎么做?最后给出的答案是: 复制代码 代码如下: def makebold(fn):
-
使用Python装饰器在Django框架下去除冗余代码的教程
Python装饰器是一个消除冗余的强大工具.随着将功能模块化为大小合适的方法,即使是最复杂的工作流,装饰器也能使它变成简洁的功能. 例如让我们看看Django web框架,该框架处理请求的方法接收一个方法对象,返回一个响应对象: def handle_request(request): return HttpResponse("Hello, World") 我最近遇到一个案例,需要编写几个满足下述条件的api方法: 返回json响应 如果是GET请求,那么返回错误码 做为一个注册api
-
巧用Python装饰器 免去调用父类构造函数的麻烦
先看一段代码: 复制代码 代码如下: class T1(threading.Thread): def __init__(self, a, b, c): super(T1, self).__init__() self.a = a self.b = b self.c = c def run(self): print self.a, self.b, self.c 代码定义了一个继承自threading.Thread的class,看这句 super(T1, self).__init__() 也有些人喜欢
-
Python装饰器的函数式编程详解
Python的装饰器的英文名叫Decorator,当你看到这个英文名的时候,你可能会把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了,其实这是完全不同的两个东西.虽然好像,他们要干的事都很相似--都是想要对一个已有的模块做一些"修饰工作",所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰(一些小功能,这些小功能可能好多模块都会用到),但又不让这个小装饰(小功能)侵入到原有的模块中的代码里去.但是OO的Decorator简直就是一场恶梦,不信你就去看看wikipedia上的词条
-
Python中的各种装饰器详解
Python装饰器,分两部分,一是装饰器本身的定义,一是被装饰器对象的定义. 一.函数式装饰器:装饰器本身是一个函数. 1.装饰函数:被装饰对象是一个函数 [1]装饰器无参数: a.被装饰对象无参数: 复制代码 代码如下: >>> def test(func): def _test(): print 'Call the function %s().'%func.func_name return func() return _test >
-
python使用装饰器和线程限制函数执行时间的方法
本文实例讲述了python使用装饰器和线程限制函数执行时间的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 很多时候函数内部包含了一些不可预知的事情,比如调用其它软件,从网络抓取信息,可能某个函数会卡在某个地方不动态,这段代码可以用来限制函数的执行时间,只需要在函数的上方添加一个装饰器,timelimited(2)就可以限定函数必须在2秒内执行完成,如果执行完成则返回函数正常的返回值,如果执行超时则会抛出错误信息. # -*- coding: utf-8 -*- from threading imp
-
python装饰器使用方法实例
什么是python的装饰器? 网络上的定义:装饰器就是一函数,用来包装函数的函数,用来修饰原函数,将其重新赋值给原来的标识符,并永久的丧失原函数的引用. 最能说明装饰器的例子如下: 复制代码 代码如下: #-*- coding: UTF-8 -*-import time def foo(): print 'in foo()' # 定义一个计时器,传入一个,并返回另一个附加了计时功能的方法def timeit(func): # 定义一个内嵌的包装函数,给传入的函数加上计时功能的包装 d