


Pourquoi une clause « sauf » nue en Python est-elle considérée comme une mauvaise pratique ?
Les périls d'un simple « sauf »
En concevant une fonction permettant de vérifier la présence d'une image à l'écran à l'aide de PyAutoGui, vous avez utilisé l'approche suivante :
def check_image_on_screen(image): try: pyautogui.locateCenterOnScreen(image) return True except: return False
Bien que cette fonction semble fonctionner comme prévu, PyCharm signale le simple « sauf » comme déconseillé. Cela soulève des inquiétudes quant aux implications de laisser un « sauf » sans fioritures.
Le problème avec le « sauf » nu
Un « sauf » nu intercepte sans discernement toutes les exceptions, même celles qui ne sont pas anticipées ou souhaitable. Les exceptions telles que KeyboardInterrupt (Ctrl C) et les erreurs générées par Python comme SystemExit font partie de celles qui ne doivent pas être traitées de cette manière.
Il est préférable de spécifier explicitement le type d'exception que votre code est prêt à gérer. , à tout le moins « Exception », la classe fondamentale pour toutes les exceptions « régulières ».
Une approche plus appropriée
Une Le bloc d'erreur 'sauf' est destiné à être utilisé lors de la récupération à partir de scénarios de défaillance prédéfinis. Cependant, il est généralement impossible de se remettre complètement d’un scénario de panne inconnu. Dans de tels cas, il est préférable de terminer le programme plutôt que de tenter de le poursuivre. Il s'agit du comportement par défaut de l'interpréteur Python lorsqu'une exception n'est pas gérée.
Il est prudent de n'intercepter que les exceptions que vous savez comment traiter. Les exceptions restantes doivent être autorisées à se propager dans la pile d'appels dans l'espoir qu'un autre composant puisse les gérer. Dans le cas de la vérification de la présence d'une image, l'erreur anticipée (selon la documentation) est pyautogui.ImageNotFoundException.
Code révisé
Sur la base des informations susmentionnées, votre fonction peut être refactorisée pour répondre aux problèmes soulevés. par le simple 'sauf' :
def check_image_on_screen(image): try: pyautogui.locateCenterOnScreen(image) return True except pyautogui.ImageNotFoundException: return False
En spécifiant l'exception spécifique que la fonction est censée gérer, vous améliorez la fiabilité et maintenabilité de votre code.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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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.

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 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.

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.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
