直接用requests.get()不够用，因其无法应对网络抖动、服务端限流或临时超时等常见问题，需借助tenacity实现带退避策略、异常分类和结果校验的可控重试，或手动封装轻量版并注意超时、状态码判断、日志与耗时控制。
为什么直接用 requests.get() 不够用
因为网络抖动、服务端限流、临时超时这些情况太常见了，一次失败就中断脚本，既不可靠也不符合生产场景。比如调用某个支付回调接口，偶尔返回 502 Bad Gateway 或 ConnectionError，这时候需要自动重试，但不能无脑循环——得控制次数、间隔和退出条件。
用 tenacity 实现可配置的重试逻辑
比手写 while + sleep 更可靠：它内置退避策略、异常分类、结果校验等能力，且支持同步/异步。安装后直接装饰函数即可：
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type import requests <p>@retry( stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=10), retry=retry_if_exception_type((requests.exceptions.ConnectionError, requests.exceptions.Timeout)) ) def call_api(url): return requests.get(url, timeout=5)
注意几个关键点：
-
stop_after_attempt(3)表示最多尝试 3 次（含首次），不是“重试 3 次” -
wait_exponential的min=1是首次失败后等待 1 秒，下次翻倍，上限卡在 10 秒，避免雪崩式重试 - 只对
ConnectionError和Timeout重试，400或401这类客户端错误不重试——它们不会因重试而变好 - 如果函数返回值需校验（比如必须有
"status": "success"），可用retry_if_result或自定义判断函数
手动实现轻量版重试（不用第三方库）
当项目不允许引入新依赖，或只需简单逻辑时，自己封装更可控：
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import time
import requests
<p>def call_api_with_retry(url, max_retries=3, base_delay=1):
for i in range(max_retries + 1):
try:
resp = requests.get(url, timeout=5)
if resp.status_code == 200:
return resp.json()
elif resp.status_code in (429, 500, 502, 503, 504):
raise Exception(f"server error {resp.status_code}")
else:
return {"error": "client_error", "status_code": resp.status_code}
except (requests.exceptions.RequestException, ValueError):
if i == max_retries:
raise
time.sleep(base_delay * (2 ** i)) # 指数退避
return None
容易踩的坑：
- 忘记把
timeout传给requests，导致某次请求卡死几十秒，拖垮整个重试节奏 - 对所有 HTTP 状态码都重试，比如
404重试毫无意义 - 没限制总耗时，连续重试 3 次 + 指数退避可能耗时超过 1 分钟，而业务要求 10 秒内必须返回
- 没处理 JSON 解析失败（
ValueError），导致重试被跳过
重试时如何传递上下文并记录日志
真实脚本里你得知道哪次失败、为什么失败、用了多久——否则出问题没法排查：
import logging
import time
<p>logger = logging.getLogger(<strong>name</strong>)</p><p>def call_api_with_logging(url, max_retries=3):
start_time = time.time()
for attempt in range(max_retries + 1):
try:
resp = requests.get(url, timeout=5)
elapsed = time.time() - start_time
logger.info(f"API success on attempt {attempt}, took {elapsed:.2f}s, status={resp.status_code}")
return resp
except Exception as e:
elapsed = time.time() - start_time
logger.warning(f"Attempt {attempt} failed: {e} (after {elapsed:.2f}s)")
if attempt == max_retries:
logger.error(f"Give up after {max_retries} retries")
raise
time.sleep(min(2 ** attempt, 10))
关键细节：
- 日志里必须带
attempt序号和累计耗时，否则分不清是第一次失败还是第三次失败 - 用
logger.warning记录中间失败，logger.error记录最终放弃，方便用日志级别过滤 -
min(2 ** attempt, 10)防止第 5 次重试等 32 秒——实际中很少需要等那么久
重试不是加个循环就完事；真正难的是判断什么时候该重试、什么时候该立刻报错、以及怎么不让重试本身成为瓶颈。特别是并发调用多个 API 时，每个请求的重试策略可能都得单独配——这时候硬编码就扛不住了。
