Python の Try と If: 変数の評価にそれぞれをいつ使用する必要がありますか?
Python での Try vs. If: 変数の値の評価
変数に値があるかどうかを判断するとき、プログラマーは、try/excel を使用するか if を使用するかの選択に直面することがよくあります。 /else を構築します。この記事では、EAFP (許可よりも許しを求める方が簡単です) の原則に基づいて、各アプローチの背後にある理論的根拠を説明します。
EAFP と Try/Except
EAFP は潜在的なエラーを予測し、try/excel ブロックでそれらを処理するコーディング スタイル。このアプローチでは、有効な値が存在することを前提として、通常どおりに動作しようとします。例外が発生した場合は、例外が捕捉され、それに応じて処理されます。この方法は、例外が頻繁に発生しない場合に効率的です。
LBYL および If/Else
対照的に、LBYL (Look Before You Leap) では、操作を実行する前に条件をチェックします。 if/else ブロックを使用して、続行する前に変数に値があるかどうかを検証します。このアプローチは潜在的なエラーを防止しますが、変数に値がある可能性が高い状況ではオーバーヘッドが生じます。
効率の比較
経験的測定により、if/else が示されています。ブロックには、エラーが発生するかどうかに関係なく、一定のコストがかかります。一方、try/excel ブロックのセットアップ コストは低いですが、例外が発生するとコストが大幅に高くなる可能性があります。したがって、適切なアプローチの選択は、例外が発生する可能性によって異なります。
例外がまれである (50% 未満) と予想される場合は、効率性を考慮して try/Except を使用することをお勧めします。例外がより頻繁に発生する場合は、不必要なパフォーマンスへの影響を避けるために if/else を使用することをお勧めします。
結論
変数に try/exc を使用するか、if/else を使用するか評価は、予想される例外の頻度によって異なります。例外が例外的な場合は、EAFP と try/excel を使用すると、より高速で簡潔なソリューションが提供されます。ただし、より頻繁な例外の場合は、LBYL と if/else の方がパフォーマンスが向上し、明示的なエラー処理が可能です。
以上がPython の Try と If: 変数の評価にそれぞれをいつ使用する必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
