大家在做數據抓取或者用selenium自動化進行元素定位的時候，經常遇到由于網絡問題導致的抓取數據失敗，或者定位元素失敗。
針對這種情況，我們可以通過設置等待時間去控制，其實還有一種方法，就是使用retrying，它提供一個裝飾器函數retry,被裝飾的函數會在運行失敗的條件下重新執行，默認只要一直報錯就會不斷重試。
假設我們希望從隨機數1~9中得到0，意思是一直隨機下去，直到生成隨機數0結束。
步驟如下：
1.安裝retrying模塊 pip install retrying
2.具體代碼如下：

''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''' #作者：cacho_37967865 #博客：https://blog.csdn.net/sinat_37967865 #文件：retryModel.py #日期：2018-09-22 #備注：pip install retrying 提供一個裝飾器函數retry '''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''import random from retrying import retry@retry #提供一個裝飾器函數retry,被裝飾的函數就會在運行失敗的條件下重新執行，默認只要一直報錯就會不斷重試。 def getFixRandom():a = random.randint(0, 10)if a > 0:print(a, "不滿足要求")raise IOError("如果想要永遠走else分支，使用raise IOError()")else:print ("必須返回為0才結束")print(a,"此時滿足要求，結束函數")getFixRandom()

3.retrying模塊簡單介紹

stop_max_attempt_number：用來設定最大的嘗試次數，超過該次數就停止重試
stop_max_delay：比如設置成100，那么從被裝飾的函數開始執行的時間點開始，到函數成功運行結束或者失敗報錯中止的時間點，只要這段時間超過0.1秒，函數就不會再執行了
wait_fixed：設置在兩次retrying之間的停留時間
wait_random_min和wait_random_max：用隨機的方式產生兩次retrying之間的停留時間
wait_exponential_multiplier和wait_exponential_max：以指數的形式產生兩次retrying之間的停留時間

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Python】retrying模块使用场景的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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