Python rq-scheduler：在一段时间后将失败的作业排入队列

Question

我正在使用 python RQ 在后台执行作业。该作业调用第三方 rest API 并将响应存储在数据库中。（参考下面的代码）

@classmethod
def fetch_resource(cls, resource_id):
   import requests

   clsmgr = cls(resource_id)

   clsmgr.__sign_headers()

   res = requests.get(url=f'http://api.demo-resource.com/{resource_id}', headers=clsmgr._headers)

   if not res.ok:
     raise MyThirdPartyAPIException(res)

   ....

第三方 API 有一些速率限制，例如 7 requests/minute。我已经创建了一个重试处理程序来优雅地处理 429 too many requests HTTP 状态代码并在一分钟后重新排队作业（时间单位根据速率限制而变化）。要在一段时间后重新排队作业，我使用 rq-scheduler。请在下面找到处理程序代码，

def retry_failed_job(job, exc_type, exc_value, traceback):

   if isinstance(exc_value, MyThirdPartyAPIException) and exc_value.status_code == 429:

     import datetime as dt

     sch = Scheduler(connection=Redis())

     # sch.enqueue_in(dt.timedelta(seconds=60), job.func_name, *job.args, **job.kwargs)

我在将失败的作业重新排回任务队列时遇到问题。因为我不能直接调用处理程序代码中的 sch.enqueue_in(dt.timedelta(seconds=60), job) （根据文档，作业代表延迟的函数调用）。如何使用所有 args 和 kwargs 重新排队作业函数？

任何帮助将不胜感激，如果有更好的方法来处理 API 速率限制，请告诉我。

伙计们干杯！

Answer 1

啊，下面的语句就可以了，

sch.enqueue_in(dt.timedelta(seconds=60), job.func, *job.args, **job.kwargs)

这个问题仍然悬而未决，如果有人对此有更好的方法，请告诉我。

Python rq-scheduler：在一段时间后将失败的作业排入队列

Python rq-scheduler: enqueue a failed job after some interval

redis

python-rq

taskscheduler