Pythonでリトライ処理を考える - GAミント至上主義
ビッグデータ処理のために作ってるoceanusでは、受け取ったデータをRedis、BigQuery、Google SpreadSheet、SendGrid（メール）など外部に送ることが多く、残念ながら外部とのやりとりはコントロールできない不確定要素が多い。 そのため、いろんなところでリトライ処理が必要になる。 リトライ時の間隔については別記事で書いたので今回は省く。 uyamazak.hatenablog.com これまで使ったリトライ方法３つをまとめた。 どんなアプリケーションかによって正解は異なると思う。 エラーをtryで取って、except節でリトライ 一番シンプルなのがこれ。 try: result = task() except Exception as e: print("error and retry") # retry result = task() もしくは処理結果をif
Pythonでエラーを無視した永久ループのやり方(危ないので注意)
エラーが出ても止まらないで欲しい 下の例はエラーが出ると処理が止まるやり方です ※Whileは× trueも×なので大文字小文字に気を付けましょう
python デコレータを使って例外処理をモジュール化する - fakatatuku’s blog
pythonで普通に例外処理を書くと、以下のようになる。 def hoge(*args): try: # 処理 except Exception as e: # 例外処理 return def fuga(*args): try: # 処理 except Exception as e: # 例外処理 return def piyo(*args): try: # 処理 except Exception as e: # 例外処理 return 例外処理の内容が全て同じである場合（例えばログに吐き出すとか）、かなり冗長である。 そこでデコレータを使用すると以下のように書ける。 def exception(func): def wrapper(*args, **kwargs): try: return func(*args, **kwargs) except Exception as e: # 例外
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How to use collections.abc from both Python 3.8+ and Python 2.7
Python KeyError Exceptions and How to Handle Them – Real Python
