許可ではなく許しを求める: より良いプログラミングアプローチとはどのような場合ですか?
「許可ではなく許しを求める」の謎を解く
「許可ではなく許しを求める」というフレーズは、「許可を求める」と「許可を求める」という 2 つのプログラミング アプローチの対比を指します。 "
「許可を求める」スタイル
このアプローチは次のことをチェックします操作を試行する前の条件:
if can_do_operation(): perform_operation() else: handle_error_case()
ただし、このスタイルには制限があります:
- 同時環境では、操作の確認と実行の間に条件が変わる可能性があります。
- 権限チェックの正確な条件を定義するのは難しい場合があります。
「許しを乞う」スタイル
このアプローチは操作を試行し、その結果生じるエラーを処理します:
try: perform_operation() except Unable_to_perform: handle_error_case()
「許しを求める」の利点:
- 同時環境での堅牢性: 実行中の状態の変化に対応します。操作。
- シンプルさ: 複雑な権限チェックを定義する必要がなくなります。
オブジェクト プロパティへの適用
あなたの例では、プロパティ foo.bar が存在しない場合でも、 foo オブジェクトの失敗とみなされるべきではありません。むしろ、これは通常、プログラミング エラーです。これを処理するには、bar を None に初期化し、次を使用します。
if foo.bar is not None: handle_optional_part(foo.bar) else: default_handling()
これにより、foo に bar フィールドがないか、有効な値が含まれることが保証されます。
結論
"許可ではなく許しを求めてください」は、不適切なコーディングを言い訳することではありません。むしろ、操作が失敗する可能性がある例外的な状況における堅牢性と明確さを優先することです。オプションのオブジェクト プロパティの場合は、None のデフォルト値でそれらを表し、適切な存在チェックを使用することが、この原則に従います。
以上が許可ではなく許しを求める: より良いプログラミングアプローチとはどのような場合ですか?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。

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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。

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。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

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
