PyAutoGUI で画像をチェックするとき、「excel」句はそのままにしておくべきですか?
「以外」を裸のままにすることで生じる懸念
画像が画面上に存在するかどうかを識別するために、 PyAutoGuiを利用した関数です。関数が意図したとおりに実行されている間、PyCharm からの警告が表示され、「excel」句を空のままにしないよう求められます。
裸の 'excel' の潜在的な落とし穴
「例外」を裸のままにすると、意図した範囲を超えた例外をトラップする可能性があるため、潜在的な問題が発生します。これには次のものが含まれます。
- KeyboardInterrupt: ユーザーが Ctrl C を押してプログラムの実行を中断したとき。
- Python で発生したエラー: エラーPython によって内部的に生成されるもの。 SystemExit.
適切な例外処理
効果的な例外処理を行うには、発生すると予想される特定の例外のみをキャッチすることを検討してください。この場合、ライブラリのドキュメントに従って、予期される例外は pyautogui.ImageNotFoundException です。この特定の例外タイプに合わせた「例外」ブロックは次のようになります。
def check_image_on_screen(image): try: pyautogui.locateCenterOnScreen(image) return True except pyautogui.ImageNotFoundException: return False
不明な例外の処理
特定の例外が不明な状況では、次のようになります。例外など、より広範な基本型をキャッチするのが賢明です。ただし、通常は、未知の例外が適切に処理されるように、呼び出しスタックに伝播できるようにすることをお勧めします。
以上がPyAutoGUI で画像をチェックするとき、「excel」句はそのままにしておくべきですか?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、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

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は、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。
