开源项目 `backoff` 使用教程
2024-08-27 02:15:53作者:裘晴惠Vivianne
1. 项目的目录结构及介绍
backoff 项目的目录结构如下:
backoff/
├── LICENSE
├── README.md
├── backoff/
│ ├── __init__.py
│ ├── backoff.py
│ └── tests/
│ ├── __init__.py
│ └── test_backoff.py
├── setup.py
└── requirements.txt
目录结构介绍
LICENSE: 项目的许可证文件。README.md: 项目的说明文档。backoff/: 项目的主要代码目录。__init__.py: 初始化文件,使得backoff成为一个 Python 包。backoff.py: 实现指数退避算法的核心代码。tests/: 测试代码目录。__init__.py: 初始化文件,使得tests成为一个 Python 包。test_backoff.py: 针对backoff.py的测试代码。
setup.py: 用于安装项目的脚本。requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
2. 项目的启动文件介绍
backoff 项目的启动文件是 backoff.py,其中包含了实现指数退避算法的核心逻辑。以下是 backoff.py 的主要内容:
import time
import random
def expo(base=2, factor=1, max_value=None):
def generator():
n = 0
while True:
yield factor * (base ** n)
n += 1
if max_value is not None and n > max_value:
n = 0
return generator()
def on_exception(exception, wait_gen, *, max_tries, on_success=None, on_backoff=None, on_giveup=None):
tries = 0
wait = next(wait_gen)
while tries < max_tries:
try:
yield
except exception:
time.sleep(wait)
wait = next(wait_gen)
tries += 1
if on_backoff:
on_backoff()
else:
if on_success:
on_success()
return
if on_giveup:
on_giveup()
启动文件介绍
expo: 生成指数退避时间的生成器函数。on_exception: 用于在遇到指定异常时进行重试的装饰器函数。
3. 项目的配置文件介绍
backoff 项目没有显式的配置文件,其行为主要通过函数参数进行配置。以下是一些常见的配置参数:
base: 指数退避的基础值,默认为 2。factor: 退避时间的乘数,默认为 1。max_value: 最大退避次数,默认为无限制。max_tries: 最大重试次数。on_success: 成功时的回调函数。on_backoff: 每次退避时的回调函数。on_giveup: 达到最大重试次数时的回调函数。
通过这些参数,可以灵活地配置 backoff 的行为,以适应不同的应用场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
376
3.26 K
暂无简介
Dart
619
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
479
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
262
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
619
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
790
77