Python Try-Except: Bila Perlu Mengelakkannya
Blok kecuali cuba Python ialah alat yang berkuasa untuk mengendalikan pengecualian dan menghalang atur cara daripada ranap akibat ralat masa jalan. Walau bagaimanapun, jika blok try-except digunakan secara berlebihan atau tidak sesuai, ia boleh mencipta lebih banyak isu daripada yang diselesaikan.
Blog ini menyebut beberapa situasi apabila ia harus dielakkan untuk mengekalkan amalan pengekodan yang baik.
Menyembunyikan Pepijat
Salah satu risiko utama menggunakan blok kecuali cuba ialah ia boleh menyembunyikan pepijat yang serius. Menggunakan blok percubaan luas mungkin menangkap pengecualian yang tidak dijangka, menutup isu kritikal dalam kod anda. Ini menyukarkan penyahpepijatan dengan mengaburkan sumber sebenar ralat, yang melambatkan penyelesaian masalah.
try: process_data(data) except Exception: pass # Dangerous: As it Hides any error that might occur
Amalan Terbaik
Daripada tangkapan semua generik, nyatakan pengecualian yang anda jangkakan, yang menjelaskan niat dan mengurangkan risiko terlepas pandang ralat penting.
try: process_data(data) except ValueError: # Handling a specific exception type. print("Invalid value") except TypeError: print("Type mismatch")
Mengurangkan Kejelasan dan Kualiti Kod
Satu lagi risiko menggunakan blok try-except ialah ia boleh membuat kod sukar dibaca dan diselenggara. Jika anda kerap menjangkakan pengecualian, ini biasanya petanda bahawa kod anda boleh dipertingkatkan dengan menambahkan semakan tepat sebelum mencuba operasi yang mungkin gagal.
try: value = dictionary['key'] except KeyError: value = default_value
Amalan Terbaik
Pendekatan yang lebih mudah dibaca ialah menyemak kehadiran kunci sebelum cuba mengaksesnya:
value = dictionary.get('key', default_value)
Kebimbangan Prestasi
Menggunakan blok kecuali cuba boleh memakan kos dari segi prestasi, terutamanya jika blok cuba merangkumi sebahagian besar kod anda atau diletakkan di dalam gelung. Dalam aplikasi kritikal prestasi, terlalu bergantung pada pengecualian berbanding pemeriksaan keadaan yang betul boleh merendahkan kecekapan program.
for i in range(10000): try: process_data(i) except Exception: continue
Amalan Terbaik
Mengendalikan pemeriksaan di luar mekanisme pengecualian apabila boleh. Amalan ini meminimumkan pergantungan pada pengendalian pengecualian untuk aliran kawalan dan memberi tumpuan kepada mengurus pengecualian khusus yang kurang kerap. Pendekatan ini meningkatkan prestasi dan kejelasan kod dengan membezakan antara pemprosesan biasa dan pengendalian ralat.
for i in range(10000): if can_process(i): # Pre-check to ensure it can be processed try: process_data(i) except SpecificException as e: # Catch only specific, less frequent exceptions print(f"Error processing item: {e}") else: print("It cannot be processed") # Handle cases where the item shouldn't be processed
Atas ialah kandungan terperinci Python Try-Except: Bila Perlu Mengelakkannya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
