


Menyesuaikan Predikat Cuba Semula dalam Perpustakaan Google Cloud Python
Perpustakaan Python Google Cloud direka bentuk untuk daya tahan. Mereka menambah mekanisme cuba semula yang kuat untuk mengendalikan ralat sementara dengan berkesan. Walau bagaimanapun, mungkin terdapat situasi di mana tingkah laku cuba semula lalai tidak sesuai. Sebagai contoh, anda mungkin menghadapi ralat tertentu yang tidak sepatutnya mencetuskan percubaan semula atau anda mungkin memerlukan lebih kawalan ke atas logik cuba semula.
Siaran blog ini meneroka cara pustaka Python Google Cloud berinteraksi dengan predikat cuba semula tersuai, membolehkan anda menyesuaikan tingkah laku cuba semula untuk memenuhi keperluan khusus anda dengan lebih baik.
Dalam catatan blog ini, saya ingin menyerlahkan contoh khusus yang berkaitan dengan menggunakan penyamaran akaun perkhidmatan dalam pustaka Google Cloud. Dalam seni bina yang saya reka dan sedang berusaha, kami mengasingkan persekitaran pengguna ke dalam projek Awan Google yang berasingan. Kami mendapati bahawa sesetengah perkhidmatan kami mengalami prestasi yang merosot dalam aliran pengguna tertentu. Selepas menyiasat, kami mengesan isu itu kembali kepada gelagat cuba semula lalai perpustakaan yang dinyatakan sebelum ini.
Mekanisme Cuba Semula Lalai
Sebelum kita pergi ke penyesuaian, adalah penting untuk memahami gelagat percubaan semula lalai pustaka Google Cloud Python. Perpustakaan ini biasanya mempunyai strategi mundur eksponen dengan kegelisahan tambahan untuk percubaan semula. Ini bermakna apabila ralat sementara berlaku, perpustakaan akan mencuba semula operasi selepas kelewatan yang singkat, dengan kelewatan meningkat secara eksponen selepas setiap percubaan berikutnya. Kemasukan jitter memperkenalkan kelewatan secara rawak, yang membantu menghalang penyegerakan percubaan semula merentas berbilang pelanggan.
Walaupun strategi ini berkesan dalam banyak situasi, strategi ini mungkin tidak sesuai untuk setiap senario. Contohnya, jika anda menggunakan penyamaran akaun perkhidmatan dan menghadapi ralat pengesahan, cuba mencuba semula operasi mungkin tidak membantu. Dalam kes sedemikian, isu pengesahan asas mungkin perlu diselesaikan sebelum percubaan semula berjaya.
Masukkan Predikat Cuba Semula Tersuai
Dalam pustaka Google Cloud, predikat cuba semula tersuai membolehkan anda menentukan syarat yang tepat untuk cubaan semula perlu dibuat. Anda boleh mencipta fungsi yang menerima pengecualian sebagai input dan mengembalikan Benar jika operasi perlu dicuba semula dan Salah jika tidak.
Sebagai contoh, berikut ialah predikat cuba semula tersuai yang menghalang percubaan semula untuk ralat pengesahan tertentu yang berlaku semasa penyamaran akaun perkhidmatan:
from google.api_core.exceptions import GoogleAPICallError from google.api_core.retry import Retry, if_transient_error def custom_retry_predicate(exception: Exception) -> bool: if if_transient_error(exception): # exceptions which should be retried if isinstance(exception, GoogleAPICallError): if "Unable to acquire impersonated credentials" in exception.message: # look for specific impersonation error return False return True return False
Predikat ini menyemak sama ada pengecualian ialah GoogleAPICallError dan secara khusus mencari mesej "Tidak dapat memperoleh bukti kelayakan yang ditiru". Jika syarat ini dipenuhi, ia akan mengembalikan Palsu, menghalang percubaan semula.
Menggunakan Predikat Tersuai dengan Pustaka Awan Google
Firestore:
from google.api_core.exceptions import GoogleAPICallError from google.api_core.retry import Retry, if_transient_error def custom_retry_predicate(exception: Exception) -> bool: if if_transient_error(exception): # exceptions which should be retried if isinstance(exception, GoogleAPICallError): if "Unable to acquire impersonated credentials" in exception.message: # look for specific impersonation error return False return True return False
BigQuery:
from google.cloud import firestore # ... your Firestore setup ... retry = Retry(predicate=custom_retry_predicate, timeout=10) # example of an arbitrary firestore api call, works with all stream = collection.stream(retry=retry)
Dalam kedua-dua contoh, kami mencipta objek Cuba Semula dengan predikat tersuai kami dan nilai tamat masa. Objek Cuba Semula ini kemudiannya dihantar sebagai hujah kepada panggilan API masing-masing.
Faedah Predikat Cuba Semula Tersuai
- Kawalan berbutir halus: Tentukan syarat cuba semula berdasarkan pengecualian tertentu atau mesej ralat dengan tepat.
- Kecekapan yang dipertingkatkan: Elakkan percubaan semula yang tidak perlu untuk ralat bukan sementara, sekali gus menjimatkan sumber dan masa.
- Kestabilan aplikasi yang dipertingkatkan: Tangani ralat tertentu dengan anggun untuk mengelakkan kegagalan berlatarkan.
Kesimpulan
Predikat cuba semula tersuai menawarkan cara yang berkesan untuk meningkatkan daya tahan aplikasi Google Cloud anda. Dengan menyesuaikan gelagat cuba semula untuk memenuhi keperluan khusus anda, anda boleh memastikan bahawa aplikasi anda teguh, cekap dan boleh skala. Bertanggungjawab atas pengendalian ralat anda dan kuasai proses percubaan semula!
Atas ialah kandungan terperinci Menyesuaikan Predikat Cuba Semula dalam Perpustakaan Google Cloud Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
