这篇文章主要为大家展示了“如何解决python超时重新请求问题”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“如何解决python超时重新请求问题”这篇文章吧。
在应用中，有时候会 依赖第三方模块执行方法，比如调用某模块的上传下载，数据库查询等操作的时候，如果出现网络问题或其他问题，可能有超时重新请求的情况；
目前的解决方案有
1. 信号量，但不支持window；
2.多线程，但是 如果是大量的数据重复操作尝试，会出现线程管理混乱，开启上万个线程的问题；
3.结合采用 eventlet 和 retrying模块 (eventlet 原理尚需深入研究)
下面的方法实现：超过指定时间重新尝试某个方法
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
# -*- coding: utf-8 -*-
import random
import time
import eventlet
from retrying import retry
eventlet.monkey_patch()
class RetryTimeOutException(Exception):
def __init__(self, *args, **kwargs):
pass
def retry_if_timeout(exception):
"""Return True if we should retry (in this case when it's an IOError), False otherwise"""
return isinstance(exception, RetryTimeOutException)
def retry_fun(retries=3, timeout_second=2):
"""
will retry ${retries} times when process time beyond ${timeout_second} ;
:param retries: The retry times
:param timeout_second: The max process time
"""
def retry_decor(func):
@retry(stop_max_attempt_number=retries, retry_on_exception=retry_if_timeout)
def decor(*args, **kwargs):
print("In retry method..")
pass_flag = False
with eventlet.Timeout(timeout_second, False):
r = func(*args, **kwargs)
pass_flag = True
print("Success after method.")
if not pass_flag:
raise RetryTimeOutException("Time out..")
print("Exit from retry.")
return r
return decor
return retry_decor
def do_request():
print("begin request...")
sleep_time = random.randint(1, 4)
print("request sleep time: %s." % sleep_time)
time.sleep(sleep_time)
print("end request...")
return True
@retry_fun(retries=3)
def retry_request():
r = do_request()
print(r)
if __name__ == '__main__':
retry_request()以上是“如何解决python超时重新请求问题”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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