这段简介描述了一个用Python语言开发的自动化工具，旨在定期从指定的数据源中抽取信息并存储于数据库内。此脚本能够提高数据收集效率与精度，适合需要持续追踪变化数据的应用场景。
本段落将探讨如何使用Python编写一个定时任务来自动重试获取数据库数据直到成功的方法。这种方法在大数据处理场景下非常有用，因为它可以自动化地解决数据获取失败的问题，避免手动干预。
首先我们需要创建一个名为`testtable`的数据库表用于存储相关数据。该表结构如下：
```sql
CREATE TABLE `testtable` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(20) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
```
接下来，我们定义了一个名为`GetData`的Python类。这个类包含连接MySQL数据库、获取数据以及初始化连接的方法。这里使用了`MySQLdb`库来操作MySQL数据库，确保已经安装了该库（如果尚未安装，则可以通过命令 `pip install MySQL-python` 进行安装）。
以下是主要代码部分：
```python
import MySQLdb
from time import sleep
class GetData(object):
def __init__(self):
self.conn = None # 数据库连接对象初始化为None
self.host = 127.0.0.1 # 设置数据库主机地址
self.port = 3306 # 端口设置
self.user = root # 用户名设置
self.passwd = 123456 # 密码设置
self.db = test # 数据库名称
self.cnum = 5 # 设置重试次数
def init_connect(self):
self.conn = MySQLdb.connect(host=self.host, user=self.user, passwd=self.passwd, db=self.db,
port=self.port, charset=utf8)
def get_data(self):
self.init_connect()
cur = self.conn.cursor()
sql = select * from testtable
cur.execute(sql)
rs = cur.fetchall()
cur.close()
self.conn.close()
return rs
def run(self):
count = 1
while (count <= self.cnum):
try:
rs = self.get_data() # 获取数据并检查是否成功
if len(rs) > 0:
print(len(rs))
break
except Exception as e:
print(count)
sleep(10) # 每次失败后等待10秒再重试
count += 1
```
`run`方法是核心功能，它会尝试获取数据并检查是否成功。如果获取失败，则程序将在每轮循环中等待10秒钟之后再次进行尝试，最多可重复5次（根据变量 `cnum` 设置）。一旦在设定的重试次数内取得数据成功，程序将退出循环。
为了实现定时任务，我们可以利用Linux环境下的cron调度器来设置自动执行脚本。例如：
```bash
0 8 * * * cd /home/python/lsh_sync; python getdata.py >> getdata.log 2>&1
```
上述命令会在每天的早上八点钟运行名为`getdata.py`的Python脚本，并将所有输出（包括标准输出和错误信息）记录到文件 `getdata.log` 中。
通过这种方式，我们可以构建一个自动重试获取数据库数据的任务。当发生任何失败情况时，程序会自行进行重试直到成功为止。这种方法极大地减少了手动检查及处理数据异常的需求，提高了整个系统的工作效率与自动化水平。
5星
