redis - Python rq-scheduler:在一定间隔后将失败的作业加入队列

Question

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

@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，例如每分钟7个请求。我创建了一个重试处理程序，以优雅地处理 429 too many requests HTTP状态代码，并在一分钟后(时间单位根据速率限制而变化)重新排队。要在一定间隔后重新排队，我正在使用 rq-scheduler。
请在下面找到附加的处理程序代码，

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队回到任务队列时遇到问题。由于我无法在处理程序代码中直接调用 sch.enqueue_in(dt.timedelta(seconds=60), job)(根据文档，作业代表延迟的函数调用)。如何重新排列所有arg和kwarg的job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。

大家好!

Answer 1

啊，下面的语句起作用了，
sch.enqueue_in(dt.timedelta(seconds=60), job.func, *job.args, **job.kwargs)
这个问题仍然悬而未决，请让我知道是否有人对此有更好的方法。