


Bagaimanakah Saya Boleh Meminta dan Mengesahkan Input Pengguna dengan Boleh Dipercayai dalam Program Saya?
Meminta Input Pengguna Sah Sehingga Diberikan
Apabila membangunkan program yang bergantung pada input pengguna, adalah penting untuk mengendalikan situasi di mana pengguna memberikan data tidak sah. Daripada ranap atau menerima nilai yang tidak tepat, adalah wajar untuk terus menggesa pengguna sehingga respons yang sah diberikan.
Menggunakan Gelung Sementara dengan Try-Except
Satu pendekatan untuk mengendalikan input pengguna yang tidak sah cekap melibatkan melampirkan kaedah input dalam gelung sementara. Gunakan blok cuba-kecuali untuk mengesan pengecualian yang timbul semasa menghuraikan input pengguna. Jika pengecualian berlaku, anda boleh memaparkan mesej ralat bermaklumat dan meneruskan gelung untuk menggesa input yang sah.
Melaksanakan Logik Pengesahan Tersuai
Dalam senario di mana peraturan pengesahan yang diperlukan tidak dapat dipenuhi oleh kaedah penghuraian lalai, anda boleh menambah logik pengesahan tersuai dalam gelung while. Lakukan semakan pada input yang disediakan dan teruskan gelung jika ia tidak memenuhi kriteria yang ditentukan.
Menggabungkan Pengendalian Pengecualian dan Pengesahan Tersuai
Untuk menampung kedua-dua pengendalian pengecualian dan pengesahan tersuai dengan berkesan, pertimbangkan untuk menggabungkan kedua-duanya teknik dalam gelung while. Ini memastikan bahawa kedua-dua ralat input yang dijangka dan tidak dijangka ditangkap, memberikan penyelesaian yang lebih mantap.
Merangkum Fungsi
Untuk penggunaan semula kod yang lebih besar apabila meminta input pengguna beberapa kali, rangkumkan fungsi teras ke dalam fungsi khusus. Ini memudahkan panggilan fungsi berbilang kali dengan gesaan dan peraturan pengesahan yang berbeza.
Penyelesaian Praktikal
Untuk memastikan pengguna memberikan input yang sah, pertimbangkan untuk melaksanakan fungsi sanitised_input yang menerima parameter seperti gesaan input , jenis data yang dijangka, nilai minimum dan maksimum yang boleh diterima, dan julat nilai yang dibenarkan. Ia mengembalikan input yang disahkan hanya apabila ia memenuhi kriteria yang ditentukan.
Perangkap Biasa yang Perlu Dielakkan
- Pernyataan Input Berulang: Walaupun ia kelihatan mudah, menggunakan berbilang penyata input untuk pengesahan boleh membawa kepada ketidakkonsistenan dan potensi pepijat.
- Limpahan Tindanan dengan Rekursi: Menggunakan rekursi untuk pengesahan input boleh menyebabkan limpahan tindanan jika ralat yang berlebihan berlaku. Berpegang pada gelung untuk kebolehpercayaan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Meminta dan Mengesahkan Input Pengguna dengan Boleh Dipercayai dalam Program Saya?. 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.

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 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.

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 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.
