


Cuba vs. Jika dalam Python: Bilakah Anda Harus Menggunakan Setiap untuk Penilaian Pembolehubah?
Cuba vs. Jika dalam Python: Menilai Pembolehubah untuk Nilai
Apabila menentukan sama ada pembolehubah mempunyai nilai, pengaturcara sering menghadapi pilihan antara menggunakan cuba/kecuali atau jika / pembinaan lain. Artikel ini meneroka rasional di sebalik setiap pendekatan, berdasarkan prinsip EAFP (Lebih Mudah Meminta Pengampunan daripada Izin).
EAFP dan Cuba/Kecuali
EAFP ialah gaya pengekodan yang menjangka kemungkinan ralat dan mengendalikannya dengan cuba/kecuali blok. Pendekatan ini menganggap kehadiran nilai yang sah dan percubaan untuk beroperasi seperti biasa. Jika pengecualian berlaku, ia ditangkap dan dikendalikan dengan sewajarnya. Kaedah ini cekap apabila pengecualian jarang berlaku.
LBYL dan If/Else
Sebaliknya, LBYL (Lihat Sebelum Anda Lompat) melibatkan pemeriksaan keadaan sebelum menjalankan operasi. Menggunakan blok if/else, ia mengesahkan sama ada pembolehubah mempunyai nilai sebelum meneruskan. Walaupun pendekatan ini menghalang kemungkinan ralat, ia memperkenalkan overhed dalam situasi di mana pembolehubah berkemungkinan mempunyai nilai.
Perbandingan Kecekapan
Pengukuran empirikal menunjukkan bahawa jika/lain blok menanggung kos tetap, tidak kira sama ada ralat berlaku atau tidak. Sebaliknya, blok cuba/kecuali mempunyai kos persediaan yang rendah tetapi boleh menjadi lebih mahal apabila pengecualian berlaku. Oleh itu, memilih pendekatan yang sesuai bergantung pada kemungkinan menghadapi pengecualian.
Jika pengecualian dijangka jarang berlaku (kurang daripada 50%), menggunakan cuba/kecuali disyorkan untuk kecekapannya. Jika pengecualian lebih kerap, if/else ialah pilihan yang lebih baik untuk mengelakkan kesan prestasi yang tidak perlu.
Kesimpulan
Sama ada hendak menggunakan try/except atau if/else untuk pembolehubah penilaian bergantung pada jangkaan kekerapan pengecualian. Apabila pengecualian adalah luar biasa, EAFP dan cuba/kecuali memberikan penyelesaian yang lebih cepat dan ringkas. Walau bagaimanapun, untuk pengecualian yang lebih kerap, LBYL dan if/else menawarkan prestasi yang lebih baik dan pengendalian ralat yang jelas.
Atas ialah kandungan terperinci Cuba vs. Jika dalam Python: Bilakah Anda Harus Menggunakan Setiap untuk Penilaian Pembolehubah?. 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.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

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.

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 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 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
