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Comment coder la relance automatique pour l'appel d'API

Comment coder la relance automatique pour l'appel d'API
  1. Comment réessayer l'appel d'API en réaction?
  2. Comment réessayer l'appel d'API en Python?
  3. Comment puis-je réessayer la demande dans Axios?
  4. Quels codes http doivent être réessayés?
  5. Comment gérer les appels d'API échoués?
  6. Devriez-vous réessayer 500 erreurs?
  7. Pourquoi les requêtes Python sont-elles si lentes?
  8. Qu'est-ce que Backoff_factor?
  9. Qu'est-ce qu'un décorateur de réessai?
  10. Quel est le délai d'expiration par défaut d'Axios?
  11. Comment utilisez-vous l'intercepteur Axios?

Comment réessayer l'appel d'API en réaction?

Pour gérer le mécanisme « attendre » avant de réessayer la demande, vous pouvez utiliser setTimeout . Tout d'abord, nous ajoutons notre nouvel argument de configuration (1). Ensuite, configurez le setTimeout et utilisez la valeur de backoff comme délai.

Comment réessayer l'appel d'API en Python?

En Python, la meilleure façon de le faire est avec un décorateur. Ceci est ensuite appliqué à la fonction qui effectue l'appel HTTP : @retry.

Comment réessayer la demande dans Axios?

5 réponses. axios-retry utilise axios interceptor pour réessayer les requêtes HTTP. Il intercepte les demandes ou les réponses avant qu'elles ne soient traitées d'ici là ou intercepte. Ci-dessous l'extrait de code fonctionnel.

Quels codes http doivent être réessayés?

Les codes d'erreur 5xx doivent être réessayés car ce sont des erreurs de service.
...
2 réponses

Comment gérer les appels d'API échoués?

La première étape de la gestion des erreurs consiste à fournir à un client un code d'état approprié.
...
3. Gestion des erreurs

  1. 3.1. Réponses de base. La façon la plus simple de gérer les erreurs est de répondre avec un code d'état approprié. ...
  2. 3.2. Réponses d'erreur de ressort par défaut. ...
  3. 3.3. Réponses plus détaillées. ...
  4. 3.4. Organismes de réponse standardisés.

Devriez-vous réessayer 500 erreurs?

Réessayer sur 500/503 réponses d'erreur.

Une deuxième tentative réussira généralement. Pour plus d'informations sur le backoff exponentiel, veuillez consulter cet article Wikipédia : Backoff exponentiel - Wikipédia, l'encyclopédie gratuite. En règle générale, nous vous suggérons de réessayer immédiatement lorsque vous rencontrez une erreur 5xx.

Pourquoi les requêtes Python sont-elles si lentes?

La raison en est que les requêtes essaient d'abord une connexion IPv6. Lorsque cela expire, il essaie de se connecter via IPv4. En définissant le délai d'attente bas, vous le forcez à basculer vers IPv4 dans un délai plus court.

Qu'est-ce que Backoff_factor?

backoff_factor - Un facteur de backoff à appliquer entre les tentatives. raise_on_redirect - Si, si le nombre de redirections est épuisé, pour lever une MaxRetryError , ou pour renvoyer une réponse avec un code de réponse dans la plage 3xx.

Qu'est-ce qu'un décorateur de réessai?

Le wiki Python a un exemple de décorateur Retry qui réessaye d'appeler une fonction sujette aux échecs à l'aide d'un algorithme d'arrêt exponentiel. ... Chaque fois que la fonction décorée lève une exception, le décorateur attendra un certain temps et réessayera d'appeler la fonction jusqu'à ce que le nombre maximum d'essais soit épuisé.

Quel est le délai d'expiration par défaut d'Axios?

Si vous effectuez des requêtes http à l'aide de la bibliothèque axios sur un navigateur ou dans une application de nœud, assurez-vous d'avoir défini un délai d'attente. Le délai d'attente par défaut est défini sur 0, ce qui indique qu'il n'y a pas de délai d'attente. Avec cette valeur par défaut, toute extrémité distante peut nous faire attendre la ressource demandée pendant une période indéfinie.

Comment utilisez-vous l'intercepteur Axios?

Mise en place des intercepteurs Axios

Les étapes pour créer une requête Axios & les intercepteurs de réponse sont : Créer une nouvelle instance Axios avec une configuration personnalisée. Créer une demande, une réponse & gestionnaires d'erreurs. Configurer/utiliser la demande & intercepteurs de réponse d'Axios.

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