


Mengapakah `kecuali: lulus` Dianggap Memudaratkan dalam Pengendalian Pengecualian?
Menangkap Semua Pengecualian Boleh Memudaratkan
S: Mengapa "kecuali: lulus" tidak digalakkan sebagai amalan pengaturcaraan?
Percubaan untuk mengendalikan semua pengecualian secara sembarangan menggunakan "kecuali: lulus" boleh mempunyai beberapa kelemahan.
1. Ralat Tidak Dijangka Tidak Dijangkiti:
Pengecualian menangkap secara khusus membolehkan anda mengendalikan isu yang diketahui dan menyediakan pemulihan yang bermakna. Dengan menangkap semua pengecualian, anda berisiko mengabaikan ralat yang tidak dijangka atau kritikal yang memerlukan perhatian. Ini boleh membawa kepada pepijat yang tidak disedari atau ketidakstabilan sistem.
2. Kehilangan Maklumat Penyahpepijatan:
Melalui blok pengecualian menghalang butiran ralat berharga yang boleh membantu dalam penyahpepijatan dan penyelesaian masalah. Maklumat penting seperti jenis ralat, tindanan panggilan dan mesej ralat dibuang, menjadikannya sukar untuk mengesan punca masalah.
3. Pengendalian Ralat Terkompromi:
Tingkah laku lalai apabila pengecualian berlaku adalah untuk menamatkan program. Dengan lulus, anda menghalang aplikasi daripada mengambil tindakan yang sewajarnya seperti mengendalikan ralat dengan anggun atau memaklumkan pengguna. Ini boleh menjejaskan kestabilan dan keselamatan keseluruhan sistem anda.
4. Kemalasan dan Anggapan:
Menggunakan "kecuali: lulus" selalunya menunjukkan kemalasan atau pendekatan terburu-buru untuk mengendalikan ralat. Ia mencadangkan kekurangan penjagaan atau pertimbangan untuk potensi isu yang mungkin timbul dalam kod. Amalan ini boleh membawa kepada perisian yang tidak boleh dipercayai atau buggy dalam jangka masa panjang.
Amalan Terbaik untuk Pengendalian Pengecualian:
-
Nyatakan Pengecualian:
- Hanya dapatkan pengecualian khusus yang anda boleh pulihkan secara aktif daripada.
-
Elak Melepasi Blok Kecuali:
- Gunakan blok pengecualian untuk mengambil tindakan pemulihan yang sesuai atau memberikan ralat yang bermakna mesej.
-
Log Ralat:
- Jika anda memberikan pengecualian yang diketahui, pastikan anda log ralat itu untuk rujukan dan penyahpepijatan pada masa hadapan.
-
Timbulkan Semula Pengecualian Kritikal:
- Jika pengecualian mewakili ralat kritikal, tingkatkannya semula untuk membolehkan aplikasi ditamatkan dengan baik atau mengambil tindakan yang perlu.
Kesimpulannya, menggunakan "kecuali: lulus" adalah amalan pengaturcaraan yang buruk kerana ia boleh membawa kepada ralat yang tidak dapat dikendalikan , kehilangan maklumat penyahpepijatan, pengendalian ralat terjejas dan kekurangan perhatian terhadap perincian. Dengan mengikuti amalan terbaik untuk pengendalian pengecualian, anda boleh mencipta perisian yang lebih mantap dan boleh dipercayai.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah `kecuali: lulus` Dianggap Memudaratkan dalam Pengendalian Pengecualian?. 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 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.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
