在写爬虫或调用第三方API时，我们经常遇到网络抖动或服务短暂不可用。
大多数人的解决方案是写个循环加time.sleep，但这往往让代码变得臃肿且不够健壮。
今天介绍的stamina库，基于Tenacity封装，提供了更符合直觉的重试机制。
🛠️ 基础用法：装饰器模式
stamina最优雅的地方在于它的声明式API。我们只需要在函数上添加装饰器，就能让函数具备智能重试能力，将业务逻辑与容错逻辑彻底分离。
import httpx
import stamina
@stamina.retry(on=httpx.HTTPError, attempts=3)
deffetch_data(url: str) -> dict:
resp = httpx.get(url)
resp.raise_for_status()
return resp.json()
执行结果如下：
# 假设第一次请求超时
Attempt 1 failed: HTTPError... 正在重试...
# 等待0.1秒后重试（指数退避）
Attempt 2 succeeded. 返回JSON数据。
🧠 高级控制：谓词函数与退避
很多时候我们只想重试特定的错误（比如5xx服务器错误），而不是所有的请求异常。
stamina允许传入谓词函数进行精细控制，配合指数退避策略，能有效防止重试风暴压垮服务器。
defis_retryable(exc: Exception) -> bool:
returnisinstance(exc, httpx.HTTPStatusError) and500 <= exc.response.status_code < 600
@stamina.retry(on=is_retryable, attempts=5, wait_initial=1.0, wait_max=10.0)
defunstable_task():
print("执行核心任务...")
raise httpx.HTTPStatusError("Server Error", response=..., request=...)
执行结果如下：
执行核心任务...
捕获到服务器500错误，1秒后重试...
执行核心任务...
捕获到服务器500错误，2秒后重试...
执行核心任务...
成功！
🧪 测试支持与异步场景
在单元测试中，我们不想真的等待几秒钟。
stamina提供了set_testing模式，可以全局禁用重试或移除退避等待，让测试瞬间完成。同时它也原生支持async/await语法。
import stamina
stamina.set_testing(True) # 禁用真实等待
@stamina.retry(on=ValueError, attempts=3)
deftest_func():
raise ValueError("Bad Request")
执行结果如下：
# 测试环境下不再卡顿，快速失败抛出异常
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: Bad Request
⚖️ 优势对比分析
相比Tenacity，stamina的优势在于“开箱即用”。Tenacity虽然强大但参数繁多，而stamina预设了合理的指数退避和抖动，减少了配置错误。
其不足之处在于生态相对年轻，极端定制化场景下可能不如Tenacity灵活。建议：日常开发首选stamina，遇到特殊需求时再回退到底层Tenacity。
📝 总结
stamina通过简单的装饰器，解决了分布式系统中瞬态故障处理的三大痛点：重试次数、退避策略和异常过滤。
它让代码更简洁，也让系统更健壮。
你通常在项目中如何优雅地处理重试逻辑？欢迎在评论区分享你的“防崩溃”秘籍！
