Python の Try/Except と If/Else: どちらのアプローチがより効果的ですか?
Try/Except と If/Else: どちらのアプローチが望ましいですか?
Python で例外を扱う場合、開発者は多くの場合ジレンマに直面します。有効性をテストするか、アクションを試行して結果として生じる例外を処理するかどうか。この記事では、各アプローチのニュアンスを詳しく掘り下げ、意思決定に役立つガイダンスと例を提供します。
Try/Except: 例外の受け入れ
PEP 20 によると、エラーは明示的に沈黙させない限り、黙って通過するべきではありません。これは、try/excel ブロックを使用して例外を処理することが許容されることを示唆しているかもしれませんが、キャッチされる例外の性質に注意することが重要です。
try/excel アプローチは、例外が本当に例外的な場合に有利です。まれな状況でのみ。これにより、不必要な検索が排除され、より迅速な実行が可能になります。さらに、これは EAFP (許可よりも許しを求める方が簡単です) という Python の哲学とも一致しています。
スピードアップとコードのクリーン化
試行/除外が速度につながる可能性があります-例外的なケースがまれであり、その発生を確認するために追加のルックアップが必要な場合のアップ。たとえば、長いリスト内の特定のインデックスにある要素にアクセスしようとする場合、if/else を使用してインデックスが範囲内にあるかどうかを確認するよりも、try/excel を使用する方が高速です。
さらに、try/excel はよりクリーンなコードを促進します。複数の条件ステートメントを 1 つのブロックに圧縮することで、読みやすさが向上し、行数が削減されます。
例:
次のコード スニペットを考えてみましょう:
<code class="python"># If/else approach if len(my_list) >= 4: x = my_list[3] else: x = 'NO_ABC' # Try/except approach try: x = my_list[3] except IndexError: x = 'NO_ABC'</code>
try/Except アプローチはより簡潔で、余分な検索を回避し、IndexError が発生した場合にのみ処理します。
結論
両方とも try/ excel と if/else にはそれぞれメリットがありますが、速度が向上したり、コードがクリーンになったり、例外の可視性を犠牲にすることなく例外ケースを処理したりする場合には、try/excel の方が一般的に好まれます。例外を受け入れ、それを賢明に使用することで、Python 開発者は堅牢で読みやすく効率的なコードを作成できます。
以上がPython の Try/Except と If/Else: どちらのアプローチがより効果的ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

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