


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 convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

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.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

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 très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.
