


Devriez-vous « demander pardon, pas la permission » dans votre code Python ?
La philosophie derrière « Demander le pardon et non la permission »
L'expression « demander pardon et non la permission » est souvent utilisée dans le codage pour décrire une programmation. style qui donne la priorité à l'exécution des opérations plutôt que de vérifier les autorisations au préalable.
Dans le code Pythonic, ce principe suggère qu'au lieu de en utilisant des instructions conditionnelles pour vérifier l'existence d'attributs ou la validité des opérations, il est plus efficace de tenter l'opération et de gérer les exceptions qui en résultent.
Exemple de scénario et approche « Demander pardon »
Considérez une classe avec une barre d'attributs facultative. En programmation traditionnelle, on peut vérifier si l'attribut existe avant de l'utiliser :
if foo.bar: # Do stuff
Cependant, l'approche "demander pardon" conseille :
try: foo.bar # Attempt to access the attribute # Do stuff except AttributeError: # Handle the error if the attribute doesn't exist
Arguments pour "Demander pardon" Pardon"
- Concurrence : Dans Dans des environnements multithread ou lors de la manipulation de ressources externes, l'état du système peut changer entre la vérification des autorisations et l'opération.
- Précision : Définir des vérifications d'autorisation spécifiques peut être difficile, conduisant soit à des faux positifs ou des faux négatifs.
Exceptions pour les attributs facultatifs
Dans Dans le cas des attributs facultatifs, l'approche pythonique acceptée consiste à initialiser l'attribut à Aucun et à vérifier explicitement son existence :
if foo.bar is not None: # Handle the optional part else: # Default handling
Cela garantit que le code est clair et que l'intention de gérer les attributs facultatifs est 明确的.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
