


Minta Ampun, Bukan Izin: Bilakah Gaya Pengaturcaraan Ini Sesuai?
"Minta Maaf Bukan Izin" dalam Pengaturcaraan
Frasa "minta ampun bukan izin" sering digunakan untuk menggambarkan gaya pengaturcaraan yang memihak kesederhanaan dan keteguhan berbanding ketepatan. Gaya ini berdasarkan idea bahawa adalah lebih baik untuk menangkap pengecualian dan mengendalikannya dengan anggun daripada cuba menjangka setiap kemungkinan kegagalan dan menulis kod untuk menghalangnya.
Meminta Keizinan lwn. Meminta Pengampunan
Dalam gaya "minta kebenaran", kod ditulis dengan cara yang menyemak keadaan yang boleh menyebabkan pengecualian sebelum melakukan sebarang tindakan yang boleh mengakibatkan pengecualian. Contohnya:
if os.path.exists(filename): with open(filename) as f: data = f.read() else: raise FileNotFoundError(f"File {filename} not found.")
Dalam gaya "minta ampun", kod ditulis untuk cuba melakukan tindakan dan menangkap sebarang pengecualian yang mungkin berlaku:
try: with open(filename) as f: data = f.read() except FileNotFoundError: print(f"File {filename} not found.")
Mengapa "Minta Ampun" Diutamakan
Terdapat dua sebab utama mengapa gaya "minta ampun" secara amnya diutamakan daripada gaya "minta izin":
1. Isu Keselarasan:
Dalam persekitaran serentak, seperti program berbilang benang atau program yang berinteraksi dengan sumber luaran, keadaan sistem boleh berubah antara masa semakan kebenaran dibuat dan masa apabila tindakan dilakukan. Ini boleh menyebabkan keputusan yang salah atau pengecualian dilemparkan secara tidak perlu.
2. Semakan Kebenaran Terlalu Sekat:
Semakan kebenaran boleh menjadi terlalu menyekat, menghalang kod daripada melakukan tindakan yang sebenarnya boleh dilakukan. Contohnya, menyemak kewujudan fail sebelum membukanya boleh gagal jika fail dibuat selepas semakan tetapi sebelum operasi terbuka.
Bila Gunakan "Minta Maaf"
Gaya "minta ampun" adalah sesuai apabila:
- Operasi berkemungkinan gagal dalam boleh diramal dan boleh dipulihkan cara.
- Kos untuk menyemak kebenaran adalah tinggi.
- Semakan kebenaran boleh berubah antara masa semakan dan masa operasi.
Contoh
Contoh yang disediakan dalam soalan menunjukkan penggunaan gaya "minta ampun" yang sesuai. Menyemak kehadiran atribut bar sebelum mengaksesnya boleh gagal jika atribut ditetapkan kemudian. Sebaliknya, kod hanya perlu cuba mengakses atribut dan menangkap sebarang pengecualian AttributeError yang mungkin berlaku.
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa gaya "minta ampun" tidak bermakna bahawa pengkod harus ceroboh atau menulis kod yang terdedah kepada pengecualian. Sebaliknya, ini menunjukkan bahawa adalah lebih baik untuk mengendalikan pengecualian dengan anggun daripada cuba menjangka setiap kemungkinan kegagalan.
Atas ialah kandungan terperinci Minta Ampun, Bukan Izin: Bilakah Gaya Pengaturcaraan Ini Sesuai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.
