在應用中，有時候會 依賴第三方模塊執行方法，比如調用某模塊的上傳下載，數據庫查詢等操作的時候，如果出現網絡問題或其他問題，可能有超時重新請求的情況；

目前的解決方案有

信號量，但不支持window；

多線程，但是 如果是大量的數據重復操作嘗試，會出現線程管理混亂，開啟上萬個線程的問題；

結合采用 eventlet 和 retrying模塊 (eventlet 原理尚需深入研究)

下面的方法實現：超過指定時間重新嘗試某個方法

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：579817333 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' # -*- coding: utf-8 -*- import random import timeimport eventlet from retrying import retryeventlet.monkey_patch()class RetryTimeOutException(Exception):def __init__(self, *args, **kwargs):passdef 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 = Falsewith eventlet.Timeout(timeout_second, False):r = func(*args, **kwargs)pass_flag = Trueprint("Success after method.")if not pass_flag:raise RetryTimeOutException("Time out..")print("Exit from retry.")return rreturn decorreturn retry_decordef 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() 與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 超时重试方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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