Python 裝飾器裝飾類中的方法這篇文章，使用了裝飾器來捕獲程式碼異常。這種方式可以讓程式碼變得更加簡潔和Pythonic。
在寫程式碼的過程中，處理異常並重試是一個非常常見的需求。但是如何把捕獲異常並重試寫得簡潔高效，這就是一個技術活了。
以爬蟲開發為例，由於網頁返回的原始碼有各種不同的情況，因此捕獲異常並重試是很常見的要求。下面這幾段程式碼是我多年以前，在剛開始學習爬蟲的時候，由於捕獲異常並重試導致程式碼混亂化過程。
程式碼一開始的邏輯非常簡單，獲取網頁後臺API返回的JSON字串，轉化成字典，提取出裡面data的資料，然後傳遞給save()函式:
def extract(url):
info_json = requests.get(url).content.decode()
info_dict = json.loads(info_json)
data = info_dict[`data`]
save(data)複製程式碼程式碼執行一段時間，發現有時候JSON會隨機出現解析錯誤。於是新增捕獲異常並重試的功能：
def extract(url):
info_json = requests.get(url).text
try:
info_dict = json.loads(info_json)
except Exception:
print(`網頁返回的不是有效的JSON格式字串，重試！`)
extract(url)
return
data = info_dict[`data`]
save(data)複製程式碼後來又發現，有部份的URL會導致遞迴深度超過最大值。這是因為有一些URL返回的是資料始終是錯誤的，而有些URL，重試幾次又能返回正常的JSON資料，於是限制只重試3次：
def extract(url):
info_json = requests.get(url).text
try:
info_dict = json.loads(info_json)
except Exception:
print(`網頁返回的不是有效的JSON格式字串，重試！`)
for i in range(3):
if extract(url):
break
data = info_dict[`data`]
save(data)
return True複製程式碼後來又發現，不能立刻重試，重試要有時間間隔，並且時間間隔逐次增大……
從上面的例子中可以看到，對於異常的捕獲和處理，一不小心就讓整個程式碼變得很難看很難維護。為了解決這個問題，就需要通過裝飾器來完成處理異常並重試的功能。
Python 有一個第三方庫，叫做Tenacity，它實現了一種優雅的重試功能。
以上面爬蟲最初的無限重試版本為例，如果想實現遇到異常就重試。只需要新增兩行程式碼，爬蟲的主體函式完全不需要做修改：
from tenacity import retry
@retry
def extract(url):
info_json = requests.get(url).content.decode()
info_dict = json.loads(info_json)
data = info_dict[`data`]
save(data)複製程式碼現在要限制重試次數為3次，程式碼總行數不需要新增一行就能實現：
from tenacity import retry
@retry(stop=stop_after_attempt(3))
def extract(url):
info_json = requests.get(url).content.decode()
info_dict = json.loads(info_json)
data = info_dict[`data`]
save(data)複製程式碼現在想每5秒鐘重試一次，程式碼行數也不需要增加：
from tenacity import retry
@retry(wait=wait_fixed(5))
def extract(url):
info_json = requests.get(url).content.decode()
info_dict = json.loads(info_json)
data = info_dict[`data`]
save(data)複製程式碼甚至重試的時間間隔想指數級遞增，程式碼行數也不需要增加：
from tenacity import retry
@retry(wait=wait_exponential(multiplier=1, max=10)) # 重試時間間隔滿足：2^n * multiplier, n為重試次數，但最多間隔10秒
def extract(url):
info_json = requests.get(url).content.decode()
info_dict = json.loads(info_json)
data = info_dict[`data`]
save(data)複製程式碼重試不僅可以限制次數和間隔時間，還可以針對特定的異常進行重試。在爬蟲主體中，其實有三個地方可能出現異常:
- requests獲取網頁出錯
- 解析JSON出錯
- info_dict字典裡面沒有
data這個key
如果只需要在JSON解析錯誤時重試，由於異常型別為json.decoder.JSONDecodeError，所以就可以通過引數來進行限制：
from tenacity import retry
from json.decoder import JSONDecodeError
@retry(retry=retry_if_exception_type(JSONDecodeError))
def extract(url):
info_json = requests.get(url).content.decode()
info_dict = json.loads(info_json)
data = info_dict[`data`]
save(data)複製程式碼當然，這些特性都可以進行組合，例如只對JSONDecodeError 進行重試，每次間隔5秒，重試三次，那就寫成：
from tenacity import retry
from json.decoder import JSONDecodeError
@retry(retry=retry_if_exception_type(JSONDecodeError), wait=wait_fixed(5), stop=stop_after_attempt(3))
def extract(url):
info_json = requests.get(url).content.decode()
info_dict = json.loads(info_json)
data = info_dict[`data`]
save(data)複製程式碼自始至終，爬蟲主體的程式碼完全不需要做任何修改。
Tenacity是我見過的，最 Pythonic ，最優雅的第三方庫。
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