Stamina 25.1.0 版本发布：强化上下文管理能力的重试库

Stamina 是一个专注于提供优雅重试机制的 Python 库，它通过简洁的 API 和灵活的配置选项，帮助开发者处理网络请求、API 调用等场景中的临时性故障。该库的设计哲学是让重试逻辑既强大又易于理解，同时保持代码的整洁性。

最新发布的 25.1.0 版本带来了两项重要的上下文管理增强功能，进一步提升了库的实用性和可观测性。

测试模式增强

新版本对 stamina.set_testing() 函数进行了两项重要改进：

1. 新增 cap 参数：现在可以更灵活地控制测试模式下的重试次数。当设置 cap=True 时，传入的 attempts 参数将作为最大重试次数上限，而不会覆盖原本较小的重试次数设置。这种设计在测试场景中特别有用，开发者可以设置一个安全上限而不影响正常业务逻辑的重试策略。

2. 上下文管理器支持：该函数现在可以作为上下文管理器使用，这意味着开发者可以更优雅地限定测试模式的作用范围。结合 Python 的 with 语句，可以确保测试配置不会意外泄漏到其他代码区域，提高了测试的隔离性和可靠性。

仪器化钩子增强

在可观测性方面，25.1.0 版本为仪器化钩子引入了上下文管理器支持：

当重试被触发时，如果钩子函数返回一个上下文管理器，它将在重试等待期开始时被进入，在重试实际执行前被退出。这个特性特别适合用于实现精确的耗时测量和监控，例如：

• 创建分布式追踪的 span 来准确记录退避等待时间
• 实现精细的性能监控
• 收集详细的调试信息

这种设计使得开发者能够获得更丰富的运行时洞察，同时保持代码的整洁性和可维护性。

技术价值

这些改进体现了 Stamina 项目对开发者体验和运维可见性的持续关注。通过上下文管理器的引入，库不仅提供了更强大的功能，还保持了 Pythonic 的优雅风格。特别是对于需要精确监控重试行为的复杂系统，这些新特性将大大简化实现难度。

对于使用类似 OpenTelemetry 等观测工具的团队，现在可以更容易地将重试机制纳入整体监控体系，获得系统健壮性的全面视图。同时，测试能力的增强也使得编写可靠测试用例变得更加简单直接。