我使用这个，它可以用于任何函数:

def run_with_retry(func: callable, max_retries: int = 3, wait_seconds: int = 2, **func_params):
num_retries = 1
while True:
    try:
        return func(*func_params.values())
    except Exception as e:
        if num_retries > max_retries:
            print('we have reached maximum errors and raising the exception')
            raise e
        else:
            print(f'{num_retries}/{max_retries}')
            print("Retrying error:", e)
            num_retries += 1
            sleep(wait_seconds)

像这样调用:

    def add(val1, val2):
        return val1 + val2

    run_with_retry(func=add, param1=10, param2=20)

最清晰的方法是显式地设置i。例如:

i = 0
while i < 100:
    i += 1
    try:
        # do stuff

    except MyException:
        continue

使用递归

for i in range(100):
    def do():
        try:
            ## Network related scripts
        except SpecificException as ex:
            do()
    do() ## invoke do() whenever required inside this loop

不使用那些丑陋的while循环的更“功能性”的方法:

def tryAgain(retries=0):
    if retries > 10: return
    try:
        # Do stuff
    except:
        retries+=1
        tryAgain(retries)

tryAgain()

在Python装饰器库中也有类似的东西。

请记住，它不测试异常，而是测试返回值。它会重新尝试，直到被修饰的函数返回True。

稍微修改一下版本就可以了。

如果你想要一个没有嵌套循环和成功调用break的解决方案，你可以为任何可迭代对象开发一个快速的可检索包装。这里有一个我经常遇到的网络问题的例子——保存的身份验证过期。它的用法是这样的:

client = get_client()
smart_loop = retriable(list_of_values):

for value in smart_loop:
    try:
        client.do_something_with(value)
    except ClientAuthExpired:
        client = get_client()
        smart_loop.retry()
        continue
    except NetworkTimeout:
        smart_loop.retry()
        continue