我们需要自己编写逻辑来包裹 schedule 的任务，实现当任务失败时，按照一定的策略（如固定间隔、指数退避）重新执行。

下面我将为你介绍几种实现重试的方法,从简单到健壮，并提供完整的代码示例。

简单的固定间隔重试

这是最基础的重试方式,如果任务失败，就等待一个固定的时间后再次尝试，直到成功或达到最大重试次数。

核心思想：

1. 创建一个外层函数,它接收原始任务函数、最大重试次数和重试间隔作为参数。
2. 在这个外层函数内部,使用一个循环来执行任务。
3. 捕获任务函数可能抛出的异常。
4. 如果发生异常且重试次数未用完,则等待指定间隔后继续下一次循环。
5. 如果成功或重试次数用完,则退出循环。

代码示例：

import schedule
import time
import random
# --- 1. 定义一个可能会失败的任务 ---
def my_task_that_might_fail():
    print(f"任务执行中... 时间: {time.ctime()}")
    # 模拟随机失败，比如有 50% 的概率失败
    if random.random() < 0.5:
        print("任务执行失败！")
        raise ValueError("模拟一个随机错误")
    print("任务执行成功！")
# --- 2. 创建一个带重试逻辑的包装器 ---
def retry_wrapper(task_func, max_retries=3, retry_interval=10):
    """
    一个通用的重试包装器。
    :param task_func: 要执行的任务函数
    :param max_retries: 最大重试次数
    :param retry_interval: 重试间隔（秒）
    """
    attempts = 0
    while attempts <= max_retries:
        attempts += 1
        try:
            print(f"--- 尝试第 {attempts} 次 ---")
            task_func()
            # 如果任务成功执行，跳出循环
            break
        except Exception as e:
            print(f"第 {attempts} 次尝试失败: {e}")
            if attempts <= max_retries:
                print(f"将在 {retry_interval} 秒后进行第 {attempts + 1} 次重试...")
                time.sleep(retry_interval)
            else:
                print(f"已达到最大重试次数 ({max_retries})，任务最终失败。")
                # 可以选择在这里记录日志或发送通知
                # raise  # 可以选择重新抛出异常
# --- 3. 使用 schedule ---
# 将我们的包装器函数交给 schedule
schedule.every(30).seconds.do(retry_wrapper, task_func=my_task_that_might_fail, max_retries=3, retry_interval=5)
print("调度器已启动，按 Ctrl+C 停止。")
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

如何运行和观察：

1. 运行脚本。
2. 你会看到 my_task_that_might_fail 每 30 秒被 schedule 调用一次。
3. 每次被调用时,它会进入 retry_wrapper 的逻辑。
4. 如果任务失败,它会等待 5 秒后重试，最多重试 3 次。
5. 如果某次成功了,就不再重试，等待下一次 30 秒的调度周期。

更健壮的指数退避重试

对于网络请求或数据库连接等外部依赖服务,固定间隔重试可能不够高效，更好的策略是“指数退避”，即每次重试的等待时间 exponentially（指数级）增加，这样可以避免在服务短暂不可用时给服务器造成过大压力。

核心思想： 与方法一类似，只是将固定的 retry_interval 替换为一个动态计算的值，通常是 initial_interval * (2 ** (attempt - 1))。

代码示例：

import schedule
import time
import random
# 1. 定义一个可能会失败的任务（和方法一一样）
def my_task_that_might_fail():
    print(f"任务执行中... 时间: {time.ctime()}")
    if random.random() < 0.6: # 提高失败概率，更容易看到退避效果
        print("任务执行失败！")
        raise ConnectionError("模拟网络连接超时")
    print("任务执行成功！")
# 2. 创建指数退避重试的包装器
def exponential_backoff_retry(task_func, max_retries=5, initial_interval=1):
    """
    指数退避重试包装器。
    :param task_func: 要执行的任务函数
    :param max_retries: 最大重试次数
    :param initial_interval: 初始重试间隔（秒）
    """
    attempts = 0
    while attempts <= max_retries:
        attempts += 1
        try:
            print(f"--- 尝试第 {attempts} 次 ---")
            task_func()
            break # 成功则退出
        except Exception as e:
            print(f"第 {attempts} 次尝试失败: {e}")
            if attempts <= max_retries:
                # 计算等待时间：1, 2, 4, 8, 16...
                wait_time = initial_interval * (2 ** (attempts - 1))
                print(f"将在 {wait_time} 秒后进行第 {attempts + 1} 次重试...")
                time.sleep(wait_time)
            else:
                print(f"已达到最大重试次数 ({max_retries})，任务最终失败。")
# 3. 使用 schedule
schedule.every(60).seconds.do(exponential_backoff_retry, task_func=my_task_that_might_fail, max_retries=5, initial_interval=2)
print("调度器已启动（指数退避重试），按 Ctrl+C 停止。")
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

如何运行和观察：

1. 运行脚本。
2. 当任务第一次失败后,它会等待 2 秒（initial_interval）。
3. 第二次失败后,等待 4 秒（2 * 2^1）。
4. 第三次失败后,等待 8 秒（2 * 2^2），以此类推。

结合日志和更高级的库（tenacity）

当重试逻辑变得复杂时（需要针对特定异常类型重试、在特定条件下停止重试等），手动编写重试代码会变得繁琐，这时，使用专门的重试库如 tenacity 是更好的选择。

tenacity 是一个非常强大和灵活的 Python 重试库，可以轻松实现各种复杂的重试策略。

核心思想： 使用 tenacity 的装饰器或重试器来修饰你的任务函数，然后将这个被“增强”后的函数交给 schedule。

首先安装 tenacity：

pip install tenacity

代码示例：

import schedule
import time
import random
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type
# 1. 定义任务函数
# 注意：我们直接修饰原始任务，而不是在 schedule 外面包装
@retry(
    stop=stop_after_attempt(5),                # 最多重试5次
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10), # 指数退避，基础间隔1秒，最小4秒，最大10秒
    retry=retry_if_exception_type((ConnectionError, TimeoutError)) # 只对网络类错误重试
)
def my_task_with_tenacity():
    print(f"任务执行中... 时间: {time.ctime()}")
    if random.random() < 0.7:
        # 模拟不同类型的错误
        if random.random() < 0.5:
            raise ConnectionError("模拟网络连接错误")
        else:
            raise ValueError("这是一个数据错误，不应该重试")
    print("任务执行成功！")
# 2. 使用 schedule
# 直接将 tenacity 装饰过的函数传给 schedule
schedule.every(45).seconds.do(my_task_with_tenacity)
print("调度器已启动（使用 tenacity 库），按 Ctrl+C 停止。")
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

代码解析：

• @retry(...): 这是一个装饰器，它会修改 my_task_with_tenacity 的行为。
• stop=stop_after_attempt(5): 设置重试停止的条件，这里是最多尝试 5 次（包括第一次）。
• wait=wait_exponential(...): 设置重试的等待策略，这里使用指数退避，multiplier 是基础乘数，min 和 max 限制了等待时间的范围，使其不至于过长或过短。
• retry=retry_if_exception_type(...): 设置重试的条件，这里只有当异常是 ConnectionError 或 TimeoutError 时才重试，如果是 ValueError，它将立即停止重试并抛出异常。

总结与选择

对于大多数项目,我强烈推荐使用方法三（tenacity），因为它将重试逻辑和业务逻辑清晰地分离开来，使得代码更易于维护和扩展。