Python で「excel: pass」が悪い習慣とみなされるのはなぜですか?
なぜ「excel: pass」は不適切なプログラミング手法とみなされるのですか?
Python で「excel: pass」を使用することは、一般的に次の 2 つの主な理由により嫌われます。
すべての例外をキャッチする
例外を指定せずに "excel:" を使用する例外タイプは、次のようなすべての例外をキャッチします。
- 予期される例外: 認識していて処理できる例外。
- 予期しない例外: 予期していなかった例外であり、例外を解決する手段がない可能性があります。 handle.
すべての例外をキャッチすると、すぐに処理または報告する必要がある重大なエラーが隠蔽される可能性があります。これにより、問題の根本原因を特定することが困難になり、適切なリカバリまたはクリーンアップ手順が妨げられる可能性があります。
たとえば、ファイル I/O を処理している場合は、FileNotFoundError をキャッチするのが適切です。これは、ファイルを適切に処理できるためです。エラー メッセージを表示したり、デフォルトのファイルの場所を提供したりすることで対応できます。ただし、すべての例外をキャッチすると、ディスク障害や権限の問題など、即時の対応が必要な、より重大なエラーを見逃す可能性があります。
例外の無視
Exception ブロック内の "pass" ステートメントは、次のことを示します。発生した例外を意図的に無視していることを意味します。これには問題があります。
- 例外処理が妨げられます。 予期しない動作を防止し、コードの安定性を維持するには、例外を適切に処理する必要があります。これらを無視すると、意図したとおりに機能しない可能性のある信頼性の低いコードが生成される可能性があります。
- エラー メッセージが抑制されます: 例外は、問題の原因に関する貴重な情報を提供します。これらを無視すると、この情報を取得できなくなり、問題を特定して修正することが難しくなります。
まれに、試行を繰り返すループにいる場合など、例外を渡すことが正当化されることがあります。成功するまでのアクション。ただし、潜在的な結果を明確に理解した上で慎重に使用する必要があります。
結論
「例外: パス」に頼る代わりに、次のことを行うことをお勧めします。
- 予期し、処理する準備ができている特定の例外をキャッチします。
- 回復するための適切な例外処理ロジックを実装します。
- 明確な根拠があり、コードの安定性や信頼性を損なわない限り、例外を無視しないでください。
以上がPython で「excel: pass」が悪い習慣とみなされるのはなぜですか?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。

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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。

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。

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、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。

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。
