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Tenacity Python (Wie es für Entwickler funktioniert)

Veröffentlicht 1. Juli 2024
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Bei der Entwicklung stabiler und widerstandsfähiger Programme in der Programmiersprache Python kommt es häufig vor, dass temporäre Fehler elegant behandelt werden müssen, insbesondere bei der Arbeit mit externen Diensten oder Netzwerkoperationen. Hier kommt die leistungsfähige Python-Allzweckbibliothek Tenacity ins Spiel, die für Wiederholungsversuche geeignet ist. Entwickler können die Zuverlässigkeit und Robustheit ihrer PDF-Erzeugungsprozesse erhöhen, indem sie Tenacity mit IronPDF kombinieren, einem funktionsreichen Framework für die Erstellung von PDF-Dokumenten in Python-Anwendungen.

Tenacity bietet eine anpassbare und anpassbare Struktur für die Wiederholung von Aufgaben, die aufgrund von vorübergehenden Problemen wie Netzwerkfehlern, Timeouts oder Serviceunterbrechungen nicht erfolgreich sind oder Ausnahmen auslösen. Tenacity vereinfacht die Entwicklung von Wiederholungslogik mit seiner benutzerfreundlichen API und seinem umfangreichen Funktionsumfang, so dass sich die Entwickler auf die Entwicklung zuverlässiger Systeme konzentrieren können, anstatt sich um flüchtige Fehler zu kümmern.

In diesem Beitrag gehen wir auf die Vorteile der Integration der Tenacity-Bibliothek mit IronPDF ein, stellen praktische Beispiele vor und geben Tipps, wie man verlässliche PDF-Erzeugungsprozesse in Python-Anwendungen erstellen kann. Entwickler können durch die Kombination von Tenacity und IronPDF die Robustheit und Zuverlässigkeit ihrer Anwendungen verbessern und gleichzeitig ihren Kunden hochwertige PDF-Dokumente zur Verfügung stellen.

Dekorator-basierte Wiederholung

Tenacity ermöglicht es Programmierern, Python-Dekoratoren zu verwenden, um Funktionen oder Methoden eine Wiederholungslogik hinzuzufügen. Aus diesem Grund ist es einfach, bestimmten Aktionen ein Wiederholungsverhalten hinzuzufügen, ohne den ursprünglichen Code zu ändern.

Maßgeschneiderte Pläne für Wiederholungsversuche

Tenacity bietet mehrere einstellbare Parameter zur Festlegung von Wiederholungsplänen. Die maximale Anzahl der Wiederholungen, das Intervall zwischen den Wiederholungen und die Umstände, unter denen die Wiederholungen stattfinden sollen, können von den Entwicklern angepasst werden.

Exponentiale Rückstellung

Tenacity befürwortet exponentielles Backoff, eine beliebte Technik zur Wiederholung von Aufrufen, bei der das Intervall zwischen den Wiederholungen exponentiell mit der Anzahl der Versuche bei jedem Versuch wächst. Auf diese Weise können Sie vermeiden, dass der Zieldienst bei hohem Verkehrsaufkommen oder Staus mit Anfragen überflutet wird.

Jitter und Zufälligkeit

Tenacity bietet die Möglichkeit, Jitter und Zufälligkeiten in die Wiederholungsverzögerungen einzubauen, um Synchronisationsprobleme und Herdendonner zu vermeiden. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit verringert, dass mehrere Clients gleichzeitig einen neuen Versuch unternehmen, indem die Wiederholungsversuche über die Zeit verteilt werden.

Wiederholungsbedingungen und Ausnahmen

Abhängig vom Rückgabewert der Operation oder von ausgelösten Ausnahmen können Entwickler eindeutige Wiederholungsbedingungen erstellen. So kann genau geregelt werden, wann und unter welchen Bedingungen Wiederholungsversuche unternommen werden sollen.

Zeitüberschreitungen und Fristen

Tenacity erleichtert die Festlegung allgemeiner Zeitüberschreitungen und Fristen für Operationen und garantiert, dass nicht unendlich viele Wiederholungsversuche unternommen werden und dass Operationen schließlich abgebrochen werden, wenn sie länger als die festgelegten Schwellenwerte dauern.

Integration mit beliebten Python-Frameworks

Flask, Django und Celery sind nur einige der Frameworks, mit denen Tenacity leicht interagieren kann. Dies erleichtert Entwicklern das Hinzufügen von Wiederholungslogik zu Hintergrundoperationen, Web-Endpunkten oder jedem anderen Teil ihrer Systeme.

Tenacity erstellen und konfigurieren

Exponentiale Rückstellung

from tenacity import wait_exponential

# Exponential backoff sleeping
@retry(wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=10))
def my_function():
    ...
PYTHON
  • multiplikator": Um das Intervall zwischen den Wiederholungsversuchen zu verlängern, verwenden Sie den Exponentialmultiplikator.
  • min": Die kürzeste Zeitspanne zwischen den Versuchen.
  • max": Das längste Intervall zwischen der Anzahl der Versuche.

Zufälliger Jitter

from tenacity import wait_random

@retry(wait=wait_random(min=1, max=10))
def my_function():
    ...
PYTHON
  • min": Die kleinste willkürliche Grenze durch die Anzahl der Intervalle zwischen den Versuchen.
  • max": Die größte willkürliche Grenze durch die Anzahl der Intervalle zwischen den Versuchen.

Wiederholungsbedingungen anpassen

Ausnahmen Wiederholungsversuche anpassen

from tenacity import retry_if_exception_type

# Coroutines retry code block, exceptions customize retrying
@retry(retry=retry_if_exception_type(ConnectionError))
def my_function():
    ...
PYTHON

Versuchen Sie es nur dann erneut, wenn der ausgelöste Ausnahmetyp (in diesem Fall ConnectionError) wird eine Fehlermeldung ausgegeben.

Wiederholung aufgrund des Rückgabewerts

from tenacity import retry_if_result

# Retry forever ignoring exceptions code block
@retry(retry=retry_if_result(lambda result: result is None))
def my_function():
    ...
PYTHON

Versuchen Sie es nur dann erneut, wenn die Methode None zurückgibt.

Stop Bedingungen

from tenacity import stop_after_delay

@retry(stop=stop_after_delay(30))
def my_function():
    ...
PYTHON

Nach einer vorher festgelegten Zeitspanne (z.B., 30 Sekunden)aufhören, es zu versuchen.

Rückrufe wiederholen

from tenacity import after_log

# Custom callbacks
@retry(after=after_log(logger, logging.DEBUG))
def my_function():
    ...
PYTHON

Das Attribut "Wiederholung", das der Funktion zugeordnet ist, und ihre Versuche sollten mit einem bestimmten Logger aufgezeichnet werden (wie ein "Logger) und einen bestimmten Log-Level erhöhen (wie DEBUG).

Erste Schritte

Was ist IronPDF?

Mit Hilfe des beliebten Toolkits IronPDF können wir PDF-Dokumente innerhalb von Programmen erstellen, bearbeiten und rendern. Sie können HTML-Seiten in PDFs umwandeln, Text, Bilder und Formen zu bereits vorhandenen Seiten hinzufügen und Text und Bilder aus bereits vorhandenen Seiten extrahieren. Selbst aus HTML-Inhalten, Bildern oder Rohdaten können Sie neue PDF-Seiten erstellen.

IronPDF ist unglaublich einfach zu bedienen, was einer seiner Hauptvorteile ist. Die benutzerfreundliche API von Python und die ausführliche Dokumentation machen es Entwicklern leicht, PDFs aus ihren Projekten heraus zu erstellen. IronPDF verfügt außerdem über zwei weitere Funktionen: Geschwindigkeit und Effizienz, mit denen Entwickler schnell hochwertige PDF-Dokumente erstellen können.

Ein paar Vorteile von IronPDF:

  • Umwandlung von Bildern, Rohdaten und HTML in PDF-Dateien.
  • Entfernen von Bildern und Text aus PDF-Dateien.
  • Hinzufügen von Kopfzeilen, Fußzeilen und Wasserzeichen zu PDF-Dateien.
  • Schutz von PDF-Dateien durch Passwörter und Verschlüsselung.
  • Die Fähigkeit, Formulare elektronisch zu unterzeichnen und auszufüllen.

Bibliotheken installieren

Die Installation der erforderlichen Abhängigkeiten und die Integration beider Bibliotheken in Ihren PDF-erzeugenden Arbeitsablauf sind die ersten Schritte, um Tenacity und IronPDF gemeinsam in einer Python-Anwendung zu verwenden.

pip install tenacity
pip install ironpdf

Importieren Sie in Ihrem Python-Skript die erforderlichen Module von Tenacity und IronPDF:

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_fixed
from IronPdf import IronPdf
PYTHON

Verwenden Sie den Tenacity-Dekorator "@retry", um Ihre PDF-Erzeugungsmethode auszuschmücken und das Verhalten für die Wiederholung festzulegen, z. B. "retry forever":

@retry(
    stop=stop_after_attempt(3),   # Stop retrying after 3 attempts
    wait=wait_fixed(2)            # Wait 2 seconds between retry attempts
)
def generate_pdf(html_content):
    iron_pdf = IronPdf()
    iron_pdf.render_html_as_pdf(html_content)
    iron_pdf.save_as_pdf("output.pdf")
PYTHON

@wiederholen(stop=stop_after_attempt(3)): Zeigt an, dass die Funktion nach drei Versuchen nicht mehr versuchen sollte, den Aufruf erneut zu starten. wait_fixed(2): Gibt an, dass zwischen jedem erneuten Anrufversuch eine 2-Sekunden-Pause eingelegt werden soll.

Rufen Sie Ihre Funktion zur Erstellung von PDFs auf und übergeben Sie ihr den HTML-Text. Tenacity wird die Funktion gemäß den voreingestellten Wiederholungsparametern automatisch wiederholen, wenn eine Ausnahme auftritt.

try:
    html_content = "<html><body><h1>Hello, IronPDF!</h1></body></html>"
    generate_pdf(html_content)
    print("PDF generated successfully")
except Exception as e:
    print("Failed to generate PDF:", e)
PYTHON

Durch Ändern von Faktoren wie der Anzahl der Wiederholungsversuche, der Wiederholungsbedingung und der Wartebedingung, des Intervalls zwischen den Wiederholungsversuchen und der Umstände, unter denen Wiederholungsversuche stattfinden sollen, können Sie das Wiederholungsverhalten weiter verändern. Tenacity enthält verschiedene Wiederholungsmethoden und Strategien für Wiederholungs- und Wartebedingungen, mit denen Sie das Wiederholungsverhalten Ihren Anforderungen entsprechend feinabstimmen können.

Beispielhafte Ausgabe

Nachfolgend sehen Sie die mit dem obigen Code erzeugte Ausgabe:

Hartnäckigkeit Python (Wie es für Entwickler funktioniert): Abbildung 1 - Erwartete PDF-Ausgabe bei der Wiederholung des Ergebnisses

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Tenacity und IronPDF zusammen eine starke Lösung für die Erstellung robuster und zuverlässiger PDF-generierender Workflows in Python-Anwendungen bieten. Entwickler können sicherstellen, dass ihre PDF-Erzeugungsprozesse robust und widerstandsfähig gegenüber temporären Fehlern und Wiederholungen sind, indem sie IronPDFs leistungsstarke PDF-Erzeugungsfunktionen und Tenacitys anpassbare Wiederholungslogik nutzen.

Mit Tenacitys umfangreichem Funktionsumfang können Entwickler die Wiederholungstaktik für mehrere Bedingungen präzise einstellen, eindeutige Wiederholungskriterien festlegen, Wiederholungen bei Ausnahmen anpassen und anspruchsvolle Konfigurationsoptionen einbeziehen. Tenacity ermöglicht es Entwicklern, mit kurzzeitigen Fehlern wie Netzwerkausfällen oder Serviceunterbrechungen umzugehen, und garantiert, dass wichtige PDF-Erstellungsprozesse sofort wieder aufgenommen werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Entwickler durch den Einsatz von Tenacity mit IronPDF zuverlässige und robuste PDF-Produktionslösungen erstellen können, die den harten Anforderungen der Praxis gewachsen sind. Diese Kombination bietet eine solide Grundlage für die Erstellung zuverlässiger und skalierbarer PDF-Generierungsworkflows in Python-Anwendungen, unabhängig davon, ob es sich um die Erstellung von Rechnungen, Berichten oder Dokumenten handelt.

Eine lebenslange Lizenz für IronPDF ist in dem Paket gegen eine angemessene Gebühr enthalten. Für viele Systeme ist das Paket zu einem sehr günstigen Preis von 749 $ erhältlich. Lizenzinhaber erhalten 24 Stunden lang Zugang zum technischen Online-Support. Bitte besuchen Sie die Lizenzierungsseite, um weitere Informationen über die Gebühr zu erhalten. Wenn Sie mehr über die Produkte von Iron Software erfahren möchten, besuchen Sie die Bibliotheksseite.

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