


Pourquoi l'utilisation d'une simple clause « except » est-elle dangereuse dans la gestion des erreurs Python ?
Dangers liés à l'utilisation de Bare 'sauf'
En essayant de créer une fonction qui détecte la présence d'une image à l'écran, un développeur a rencontré un avertissement de PyCharm pour éviter de laisser « sauf » vide. Pour comprendre le problème, examinons la fonction fournie :
def check_image_on_screen(image): try: pyautogui.locateCenterOnScreen(image) return True except: return False
Le problème survient parce que le simple bloc 'sauf' intercepte toutes les exceptions, y compris celles qui ne doivent pas être supprimées. Cela inclut l'exception « KeyboardInterrupt » (lorsque les utilisateurs appuient sur Ctrl C pour interrompre l'exécution) et les erreurs générées par Python comme « SystemExit ».
Gestion appropriée des exceptions
Dans le En l'absence d'une exception spécifique attendue, il est conseillé d'attraper au moins le type de base « Exception », qui couvre toutes les exceptions « régulières ». Cependant, dans ce scénario, l'erreur attendue est explicitement indiquée dans la documentation « pyautogui » sous le nom « ImageNotFoundException ». Une fonction plus appropriée utiliserait cette exception spécifique :
def check_image_on_screen(image): try: pyautogui.locateCenterOnScreen(image) return True except pyautogui.ImageNotFoundException: return False
Gestion des échecs exceptionnels
N'oubliez pas que les blocs « sauf » sont destinés à récupérer des états de défaillance connus. Les échecs inconnus sont souvent irrécupérables, et il est préférable de permettre à ces exceptions de se propager dans la pile d'appels pour être traitées ailleurs. Dans ce cas, l'interpréteur Python gère par défaut les exceptions non interceptées en mettant fin au programme en douceur.
Conclusion : pour garantir une gestion robuste des exceptions, utilisez les blocs « sauf » pour intercepter les états d'échec connus et les gérer de manière appropriée. Laissez les exceptions inconnues se propager, permettant au comportement par défaut de l'interprète d'agir en conséquence.
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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.
