重试机制的设置次数并没有固定的标准，它可以根据具体的业务需求和目标 API 的特性来灵活设定。一般来说，重试次数设置为 3 到 5 次是比较常见的选择。这样的设置可以在处理临时性故障（如网络波动、服务器繁忙等）时提高 API 调用的成功率，同时避免过度重试对服务器造成不必要的负担。
在实现重试机制时，除了设置重试次数，还应注意以下几点：
重试间隔：设置合理的重试间隔时间，如每次重试间隔 1 秒到几秒不等，可以采用固定间隔或指数退避策略，以减少对服务器的瞬间压力。
错误类型判断：并非所有错误都适合重试。例如，对于客户端错误（如参数错误、权限不足等4xx状态码），通常不需要重试，而应修正请求参数或检查权限设置。对于服务器错误（5xx状态码）和网络错误，则可以考虑重试。
记录日志：在重试过程中，记录详细的错误信息和重试次数，以便于问题排查和后续分析。
最大重试限制：设置一个明确的最大重试次数，当达到这个限制时，停止重试，并采取其他措施，如记录错误日志、向用户提示失败信息等。
例如，在淘宝开放平台的文档中提到，当遇到服务器错误或网络问题时，可以在代码中设置重试机制，但要注意重试的次数和时间间隔，避免过度重试。同时，淘宝开放平台的一些接口在内部实现中也有自己的重试机制，例如消息推送失败后的重试策略，其最大重试次数为12次。这可以作为设置重试次数的一个参考依据，但开发者应根据自己的具体应用场景来调整这一参数。
重试间隔怎么设置比较好？
重试间隔的设置需要在提高成功率和减少对服务器压力之间找到平衡。以下是一些常见的重试间隔策略及其适用场景：
一、固定间隔重试
固定间隔重试是最简单的重试策略，每次重试间隔固定时间。适用于网络波动或短暂的服务器繁忙情况。
示例代码（Python）：
代码说明：
max_retries：最大重试次数。
retry_interval：每次重试的固定间隔时间（秒）。
time.sleep(retry_interval)：在每次重试前暂停固定时间。
二、指数退避重试
指数退避重试是一种更智能的重试策略，每次重试间隔时间逐渐增加，通常采用指数退避算法。适用于网络不稳定或服务器负载较高的情况，可以有效减少对服务器的瞬间压力。
示例代码（Python）：
代码说明：
@retry：装饰器，用于实现重试机制。
stop_after_attempt(3)：最多重试 3 次。
wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10)：指数退避算法，重试间隔时间从 4 秒开始，每次重试间隔时间逐渐增加，最大不超过 10 秒。
response.raise_for_status()：如果响应状态码不是 200，抛出 HTTPError 异常。
三、随机间隔重试
随机间隔重试在每次重试时添加随机性，可以减少多个客户端同时重试时对服务器的集中压力。适用于高并发场景。
示例代码（Python）：
代码说明：
min_interval：最小重试间隔时间（秒）。
max_interval：最大重试间隔时间（秒）。
random.uniform(min_interval, max_interval)：生成一个在指定范围内的随机浮点数。
time.sleep(retry_interval)：在每次重试前暂停随机时间。
四、综合策略
在实际应用中，可以结合多种策略，根据不同的错误类型和场景灵活调整重试间隔。例如，对于网络错误可以采用指数退避重试，对于服务器繁忙可以采用固定间隔重试，对于高并发场景可以添加随机性。
示例代码（Python）：
代码说明：
_fetch_data：内部函数，使用 tenacity 库实现指数退避重试。
固定间隔重试：对于服务器错误（500, 502, 503），采用固定间隔重试。
随机间隔重试：对于请求过于频繁（429），添加随机间隔重试。
五、总结
重试间隔的设置需要根据具体的业务需求和目标 API 的特性来灵活调整。以下是一些常见的建议：
固定间隔重试：适用于网络波动或短暂的服务器繁忙，间隔时间通常设置为 2 到 5 秒。
指数退避重试：适用于网络不稳定或服务器负载较高，初始间隔时间通常设置为 2 秒，最大间隔时间设置为 10 秒。
随机间隔重试：适用于高并发场景，最小间隔时间设置为 2 秒，最大间隔时间设置为 5 秒。
综合策略：根据不同的错误类型和场景，灵活调整重试间隔，提高成功率，减少对服务器的压力。
通过合理设置重试间隔，可以有效提高爬虫的稳定性和成功率，同时避免对目标服务器造成不必要的负担。希望这些方法和建议能够帮助你更好地实现和优化重试机制。
