


Warum wird „außer: pass' in Python als schlechte Praxis angesehen?
Warum gilt „außer: pass“ als schlechte Programmierpraxis?
Die Verwendung von „außer: pass“ in Python wird aus zwei Hauptgründen häufig missbilligt:
Alle Ausnahmen abfangen
Die Verwendung von „außer:“ ohne Angabe eines Ausnahmetyps fängt alle Ausnahmen ab. einschließlich:
- Erwartete Ausnahmen: Ausnahmen, die Ihnen bekannt sind und mit denen Sie umgehen können.
- Unerwartete Ausnahmen: Ausnahmen, die Sie nicht gemacht haben antizipieren und möglicherweise nicht über die Mittel zur Bewältigung verfügen.
Das Abfangen aller Ausnahmen kann kritische Fehler maskieren, die eigentlich auftreten sollten unverzüglich behandelt oder gemeldet werden. Dies kann es schwierig machen, die Grundursache des Problems zu identifizieren und die ordnungsgemäßen Wiederherstellungs- oder Bereinigungsverfahren zu verhindern.
Wenn Sie beispielsweise Datei-E/A verarbeiten, ist das Abfangen eines FileNotFoundError angebracht, da Sie damit problemlos umgehen können indem Sie eine Fehlermeldung anzeigen oder einen Standardspeicherort für die Datei anbieten. Durch das Abfangen aller Ausnahmen könnten jedoch möglicherweise schwerwiegendere Fehler übersehen werden, z. B. ein Festplattenfehler oder Berechtigungsprobleme, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern.
Ausnahmen ignorieren
Die „pass“-Anweisung in einem Ausnahmeblock weist darauf hin dass Sie absichtlich jede auftretende Ausnahme ignorieren. Dies ist problematisch, weil:
- Es verhindert die Ausnahmebehandlung: Ausnahmen sollten angemessen behandelt werden, um unerwartetes Verhalten zu verhindern und die Codestabilität aufrechtzuerhalten. Das Ignorieren kann zu unzuverlässigem Code führen, der möglicherweise nicht wie vorgesehen funktioniert.
- Es unterdrückt Fehlermeldungen: Ausnahmen liefern wertvolle Informationen über die Ursache des Problems. Wenn Sie sie ignorieren, können Sie diese Informationen nicht erhalten, wodurch es schwieriger wird, das Problem zu identifizieren und zu beheben.
In seltenen Fällen kann die Übergabe einer Ausnahme gerechtfertigt sein, beispielsweise wenn Sie sich in einer Schleife befinden, die wiederholt versucht eine Aktion, bis sie erfolgreich ist. Es sollte jedoch vorsichtig und mit einem klaren Verständnis der möglichen Konsequenzen verwendet werden.
Fazit
Anstatt auf „außer: bestanden“ zurückzugreifen, ist es besser, Folgendes zu tun:
- Fangen Sie bestimmte Ausnahmen ab, die Sie erwarten und auf die Sie vorbereitet sind.
- Implementieren Sie eine geeignete Ausnahmebehandlungslogik, um Fehler zu beheben oder Fehler zu melden würdevoll.
- Ignorieren Sie Ausnahmen nicht, es sei denn, es gibt einen klaren Grund und die Stabilität oder Zuverlässigkeit des Codes wird dadurch nicht beeinträchtigt.
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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.

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 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.

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 Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

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
