Python网络重试机制核心是精准判断可重试场景与合理退避：仅对临时性失败（如502/503/504/429）重试，禁用对4xx客户端错误等重试；推荐requests+urllib3原生重试策略，或自定义带抖动指数退避函数，并需配合超时、限流、日志及幂等设计。
Python 网络重试机制的核心是：捕获异常、判断是否可重试、控制重试次数与间隔、避免雪崩。关键不在“重试多少次”，而在“什么情况下才值得重试”和“怎么退避才合理”。
明确哪些错误值得重试
不是所有网络异常都适合重试。应只对临时性失败（transient failure）重试，比如：
-
连接类错误：
ConnectionError、Timeout、ConnectTimeout - 服务端临时错误：HTTP 502/503/504、429（需结合 Retry-After 头）
- 忽略以下情况：400/401/403/404、SSL 验证失败、DNS 解析失败（除非确认是偶发）、请求体过大等客户端问题
用 requests + urllib3 的原生重试（推荐初用）
requests 底层基于 urllib3，支持开箱即用的重试策略：
from requests.adapters import HTTPAdapter from urllib3.util.retry import Retry import requestsretry_strategy = Retry( total=3, # 总重试次数（含首次请求） status_forcelist=[502, 503, 504, 429], allowed_methods=["HEAD", "GET", "OPTIONS", "POST"], # 显式指定可重试方法 backoff_factor=1.0, # 指数退避因子：第 n 次重试前等待 backoff_factor * (2^(n-1)) 秒 ) adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy) session = requests.Session() session.mount("http://", adapter) session.mount("https://", adapter)
使用
resp = session.get("https://www.php.cn/link/46b315dd44d174daf5617e22b3ac94ca")
注意：backoff_factor=1.0 时，重试间隔依次为 0s、1s、2s、4s（总 3 次重试对应 3 次等待）。
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自定义重试逻辑（灵活控制场景）
当需要动态判断（如根据响应内容、Header、或熔断状态）时，建议封装一个重试函数：
import time import random from functools import wrapsdef retry_on_failure( max_attempts=3, backoff_base=1.0, jitter=True, exceptions=(ConnectionError, TimeoutError), ): def decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, *kwargs): last_exc = None for attempt in range(max_attempts): try: return func(args, **kwargs) except exceptions as e: last_exc = e if attempt == max_attempts - 1: break
计算退避时间（带抖动防同步）
sleep_time = backoff_base * (2 ** attempt) if jitter: sleep_time *= random.uniform(0.8, 1.2) time.sleep(max(0.1, sleep_time)) raise last_exc return wrapper return decorator使用示例
@retry_on_failure(max_attempts=3, backoff_base=0.5) def fetch_data(url): resp = requests.get(url, timeout=5) resp.raise_for_status() return resp.json()
这种写法便于扩展：可加入日志、指标上报、熔断器（如
tenacity库的stop_after_attempt+circuit_breaker）。生产环境注意事项
真实系统中，重试不是万能解药，需配合其他机制：
- 设置合理超时：连接超时（connect timeout）和读取超时（read timeout）分开设，避免单次请求卡死太久
- 限制并发重试量：高并发下大量重试可能压垮下游，可用信号量或限流器控制
- 记录重试行为：记录重试次数、耗时、最终结果，用于故障定位和容量评估
- 避免重试非幂等操作：如 POST 创建资源，重复提交可能产生脏数据；此时应改用幂等设计（如带 idempotency-key）
