我有一个运行我的\u func（list）的脚本，这个脚本运行我的\u request（），它点击公共api服务器获取数据，但是这个查询随机失败，我得到一个responseerror。我必须重新运行脚本，直到所有的分区都被收集（tmp\ulst的长度等于df\ulst的长度）。
我很好奇是否有一种方法可以让我运行这个脚本一次，然后让脚本重试n次，直到收集了所有分区，而不必每次遇到responseerror时都重新运行它。
我试图插入while循环，但这并没有解决问题，我仍然必须手动重新运行它。

import pandas as pd

# from pytrends.exceptions import ResponseError

def my_func(list):
    df = my_request(list) #requests api call to grab data for each element in a list
    return df # returns pandas dataframe object

df_list = [pd.DataFrame([[1,2],[3,4]]), pd.DataFrame([[5,6],[7,8]])] # there are more in my actual list

try:
if tmp_lst is not None:
    try:
        while len(tmp_lst) < len(df_list):
            for remaining_partition in range(len(tmp_lst),len(df_list)):
                tmp_lst.append(my_func(df_list[remaining_partition])) #my_func returns df
                print(f"partition {remaining_partition+1} appended")
    except ResponseError:
        print("Rate limit Exceeded. Progress: ",str(len(tmp_lst)),"/",str(len(df_list)))

except NameError:
    tmp_lst = []
    try:
        while len(tmp_lst) < len(df_list):
            for partition in range(len(df_list)):
                tmp_lst.append(my_func(df_list[partition]))
                print(f"partition {partition} appended")
    except ResponseError:
        print("Rate limit Exceeded. Progress: ",str(len(tmp_lst)),"/",str(len(df_list)))