


Mengapakah `kecuali: lulus` Dianggap Amalan Pengendalian Pengecualian Lemah?
Mengapa "kecuali: lulus" Dianggap sebagai Amalan Pengaturcaraan Buruk?
Pengendalian pengecualian ialah aspek penting dalam pembangunan perisian yang mantap. Walau bagaimanapun, penggunaan "kecuali: lulus" amat tidak digalakkan atas dua sebab utama:
1. Menangkap Semua Ralat (Amalan Tidak Sah)
Menangkap semua ralat tanpa menyatakan jenis pengecualian tertentu (cth., "kecuali: lulus") boleh mengaburkan ralat kritikal yang memerlukan perhatian segera. Dengan menangkap mana-mana dan semua pengecualian, amalan ini menutup isu yang berpotensi menjejaskan integriti aplikasi.
Pertimbangkan senario di mana fail konfigurasi tiada. Jika "kecuali: lulus" digunakan, ralat ini akan dihalang, walaupun strategi pemulihan alternatif (mis., menggunakan konfigurasi lalai) mungkin tersedia. Dengan menyembunyikan pengecualian fail yang hilang, aplikasi boleh terus beroperasi dengan tetapan yang salah, yang membawa kepada tingkah laku yang tidak dapat diramalkan dan potensi kehilangan data.
Pengecualian lain yang berpotensi serius, seperti SystemErrors atau MemoryErrors, juga boleh ditangkap dan disembunyikan secara tidak sengaja oleh "kecuali: lulus." Pengecualian ini selalunya menunjukkan isu asas sistem yang memerlukan campur tangan segera.
2. Mengabaikan Pengecualian Khusus (Amalan Boleh Dipersoalkan)
Walaupun apabila menangkap pengecualian khusus, secara amnya tidak digalakkan untuk "lulus" sahaja tanpa melakukan sebarang tindakan. Melainkan dikehendaki secara jelas untuk pelan pemulihan tertentu, seperti mekanisme cuba semula yang dikendalikan dalam gelung, melangkau pengendalian pengecualian selalunya merupakan tanda logik pemulihan yang tidak lengkap.
Sebagai contoh, dalam kes operasi membuka fail yang gagal, adalah lebih sesuai untuk mengendalikan IOError dan sama ada memaparkan mesej ralat kepada pengguna atau mencuba laluan fail alternatif. Melepasi pengecualian secara senyap membuatkan pengguna tidak mengetahui isu tersebut dan tidak memberi peluang untuk tindakan pembetulan.
Kesimpulan
Ringkasnya, menggunakan "kecuali: lulus" secara amnya tidak digalakkan kerana ia boleh membawa kepada ralat terlepas, isu sistem yang tidak jelas dan logik pemulihan yang tidak lengkap. Sebaliknya, pengaturcara hendaklah sentiasa menyatakan pengecualian tepat yang mereka ingin kendalikan dan sama ada melakukan tindakan pemulihan yang bermakna atau meningkatkan semula pengecualian untuk membolehkan mekanisme pemulihan peringkat lebih tinggi berkuat kuasa.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah `kecuali: lulus` Dianggap Amalan Pengendalian Pengecualian Lemah?. 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
