


Warum sind bloße „außer'-Blöcke in Python eine schlechte Idee?
Die Fallstricke bloßer „außer“-Blöcke
Beim Erstellen einer Funktion zum Überprüfen des Vorhandenseins eines Bildes auf dem Bildschirm mithilfe von PyAutoGUI, Ein gängiger Ansatz besteht darin, einen „Exception“-Block zu verwenden, um potenzielle Ausnahmen zu behandeln. PyCharm warnt jedoch davor, das „außer“ leer zu lassen, was die Frage aufwirft: Was ist der Nachteil?
Risiken von bloßen „außer“-Blöcken die keinen bestimmten Ausnahmetyp angeben, können zu unerwarteten Konsequenzen führen:
Maskierung Außergewöhnliches Verhalten:- Sie fangen wahllos alle Ausnahmen ab, einschließlich KeyboardInterrupt (Benutzerunterbrechung) und von Python ausgelöste Fehler wie SystemExit. Dies kann kritische Ereignisse verschleiern und eine angemessene Behandlung verhindern.
- Nicht behebbare Fehler: Unbekannte Fehler sind normalerweise nicht behebbar und ihre Unterdrückung kann zu unerwartetem Programmverhalten und Datenverlust führen.
- Best Practices: Gezielte Ausnahmebehandlung
Zu Um diese Risiken zu mindern, ist es wichtig, die spezifischen Ausnahmen anzugeben, die Sie erwarten. In diesem Fall ist der erwartete Fehler pyautogui.ImageNotFoundException, was darauf hinweist, dass das Bild nicht auf dem Bildschirm gefunden werden konnte. Der überarbeitete Code sollte diese Ausnahme explizit behandeln:
Durch die Identifizierung der spezifischen Ausnahme ermöglichen Sie eine gezielte Fehlerbehandlung, sodass das Programm nur die erwarteten Fehler ordnungsgemäß behandeln kann, während unbekannte Fehler zur entsprechenden Aktion an den Interpreter delegiert werden .
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
