Tente outra vez

Imagine que você está escrevendo um código que dependa de recursos externos e que podem falhar caso um servidor não esteja disponível (tipo, baixar uma página ou acionar uma API) ou caso algum recurso (pendrive, drive de DVD, etc) ainda não esteja pronto para operar. Digamos que você queira fazer isso funcionar de maneira robusta, tentando de novo quando uma operação falhar.

Há um tempo atrás mostramos aqui no blog um pequeno exemplo disso, explicando como baixar uma URL com tolerância a falhas simples em Python só com a biblioteca padrão. Acontece que tem um jeito melhor de fazer esse tipo de coisa, que resulta em código limpo e fácil de mudar: usar a biblioteca retrying.

Para começar, instale o pacote retrying com:

pip install retrying

Agora, para usar no seu código, importe o decorator retry (aprenda aqui sobre decorators) e use-o para alguma função que você deseja tentar de novo quando falhar (isto é, quando levantar alguma exceção):

from retrying import retry

@retry
def faz_algo_nao_confiavel():
    print("Tentando...")
    import random
    if random.randint(0, 10) > 1:
        raise RuntimeError("Putz, deu zica!")
    else:
        return "Funcionou!"

A função acima só funciona sem levantar exceção 20% das vezes que é chamada. Colocando o decorator, ela fica envolta em uma lógica que tenta de novo até que funcione sem a exceção. Rodando algumas vezes no meu laptop, a saída fica:

>>> faz_algo_nao_confiavel()
Tentando...
'Funcionou!'
>>> faz_algo_nao_confiavel()
Tentando...
Tentando...
Tentando...
Tentando...
Tentando...
Tentando...
Tentando...
'Funcionou!'
>>> faz_algo_nao_confiavel()
Tentando...
Tentando...
'Funcionou!'

Esse é apenas o jeito mais simples de usar. Em problemas do mundo real, você provavelmente vai querer configurar um intervalo de espera entre cada tentativa e também um limite máximo:

@retry(stop_max_attempt_number=7, wait_fixed=2000)
def busca_algo_na_rede():
    ....

A função acima será tentada no máximo 7 vezes, esperando 2 segundos (2000 ms) entre cada tentativa.

Outra opção interessante é o backoff exponencial, útil quando você quer ajustar a taxa de tentativas para não exigir demais de um sistema remoto que pode estar tendo dificuldades de sobrecarga. Veja um exemplo:

@retry(wait_exponential_multiplier=500, wait_exponential_max=30000)
def aciona_outro_sistema():
    ...

Nesse exemplo, caso a função falhar, será tentada novamente com um intervalo de espera calculado usando uma fórmula exponencial, tentando a primeira vez após 1s, na segunda 2s, na próxima 4s, 8s, 16s até o limite de 30s e então seguirá tentando com esse limite.

Quando não é adequado usar @retry?

Essa ideia de tentar de novo só funciona bem para operações que sejam idempotentes, isto é, que você pode acionar várias vezes sem alterar o resultado.

Por isso, quando quiser adicionar @retry em uma função existente, tenha cuidado para que seja uma função segura de ser chamada mais de uma vez. Em alguns casos, você terá que criar uma nova função com a parte que pode falhar e que funcione dependendo apenas dos próprios parâmetros (tornando-a assim idempotente) e colocar o @retry nessa função.

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