'제외: 통과'가 잘못된 예외 처리 방식으로 간주되는 이유는 무엇입니까?
"제외: 통과"가 나쁜 프로그래밍 관행으로 간주되는 이유는 무엇입니까?
예외 처리는 강력한 소프트웨어 개발의 중요한 측면입니다. 그러나 다음과 같은 두 가지 주요 이유 때문에 "Exception: pass"를 사용하지 않는 것이 좋습니다.
1. 모든 오류 포착(잘못된 관행)
특정 예외 유형(예: "제외: 통과")을 지정하지 않고 모든 오류를 포착하면 즉각적인 주의가 필요한 심각한 오류를 모호하게 할 수 있습니다. 이 방법은 모든 예외를 캡처함으로써 애플리케이션의 무결성을 잠재적으로 손상시킬 수 있는 문제를 가려줍니다.
구성 파일이 누락된 시나리오를 생각해 보세요. "제외: 통과"를 사용하면 대체 복구 전략(예: 기본 구성 사용)을 사용할 수 있더라도 이 오류가 억제됩니다. 누락된 파일 예외를 숨기면 애플리케이션이 잘못된 설정으로 계속 작동하여 예측할 수 없는 동작과 잠재적인 데이터 손실이 발생할 수 있습니다.
SystemErrors 또는 MemoryErrors와 같은 기타 잠재적으로 심각한 예외도 실수로 포착하여 마스킹할 수 있습니다. "제외: 통과." 이러한 예외는 즉각적인 개입이 필요한 근본적인 시스템 문제를 나타내는 경우가 많습니다.
2. 특정 예외 무시(의심스러운 관행)
특정 예외를 포착하더라도 아무런 조치도 취하지 않고 단순히 "통과"하는 것은 일반적으로 바람직하지 않습니다. 루프 내에서 처리되는 재시도 메커니즘과 같은 특정 복구 계획에 대해 명시적으로 원하지 않는 한, 예외 처리를 건너뛰는 것은 복구 논리가 불완전하다는 신호인 경우가 많습니다.
예를 들어, 파일 열기 작업이 실패한 경우, IOError를 처리하고 사용자에게 오류 메시지를 표시하거나 대체 파일 경로를 시도하는 것이 더 적절할 것입니다. 예외를 자동으로 전달하면 사용자는 문제를 인식하지 못하게 되며 수정 조치를 취할 기회가 제공되지 않습니다.
결론
요약하자면, "제외: 통과"를 사용하는 것은 일반적으로 권장되지 않습니다. 누락된 오류, 모호한 시스템 문제, 불완전한 복구 논리로 이어질 수 있기 때문입니다. 대신 프로그래머는 항상 처리하려는 정확한 예외를 지정하고 의미 있는 복구 작업을 수행하거나 예외를 다시 발생시켜 더 높은 수준의 복구 메커니즘이 적용될 수 있도록 해야 합니다.
위 내용은 '제외: 통과'가 잘못된 예외 처리 방식으로 간주되는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
