


Die Philosophie hinter „Bitte um Vergebung, nicht um Erlaubnis“
Der Ausdruck „bitte um Vergebung, nicht um Erlaubnis“ wird beim Codieren oft verwendet, um eine Programmierung zu beschreiben Stil, der die Ausführung von Vorgängen priorisiert, anstatt vorher auf Berechtigungen zu prüfen.
Im Pythonic-Code schlägt dieses Prinzip vor, dass statt zu verwenden Wenn Sie bedingte Anweisungen verwenden, um das Vorhandensein von Attributen oder die Gültigkeit von Vorgängen zu überprüfen, ist es effizienter, den Vorgang zu versuchen und alle daraus resultierenden Ausnahmen zu behandeln.
Beispielszenario und der „Ask Forgiveness“-Ansatz
Stellen Sie sich eine Klasse mit einer optionalen Attributleiste vor. Bei der traditionellen Programmierung könnte man prüfen, ob das Attribut existiert, bevor man es verwendet:
if foo.bar: # Do stuff
Der Ansatz „um Verzeihung bitten“ empfiehlt jedoch:
try: foo.bar # Attempt to access the attribute # Do stuff except AttributeError: # Handle the error if the attribute doesn't exist
Argumente für „Ask Vergebung"
- Parallelität: In In Multithread-Umgebungen oder beim Umgang mit externen Ressourcen kann sich der Zustand des Systems zwischen der Berechtigungsprüfung und dem Vorgang ändern.
- Präzision: Das Definieren spezifischer Berechtigungsprüfungen kann schwierig sein und zu Fehlalarmen führen oder falsch-negative Ergebnisse.
Ausnahmen für optionale Attribute
In Bei optionalen Attributen besteht der akzeptierte Python-Ansatz darin, das Attribut auf „Keine“ zu initialisieren und seine Existenz explizit zu überprüfen:
if foo.bar is not None: # Handle the optional part else: # Default handling
Dadurch wird sichergestellt, dass der Code klar ist und die Absicht, optionale Attribute zu verarbeiten, klar ist.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSollten Sie in Ihrem Python-Code „um Vergebung und nicht um Erlaubnis bitten'?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Dieses Tutorial zeigt, wie man Python verwendet, um das statistische Konzept des Zipf -Gesetzes zu verarbeiten, und zeigt die Effizienz des Lesens und Sortierens großer Textdateien von Python bei der Bearbeitung des Gesetzes. Möglicherweise fragen Sie sich, was der Begriff ZiPF -Verteilung bedeutet. Um diesen Begriff zu verstehen, müssen wir zunächst das Zipf -Gesetz definieren. Mach dir keine Sorgen, ich werde versuchen, die Anweisungen zu vereinfachen. Zipf -Gesetz Das Zipf -Gesetz bedeutet einfach: In einem großen natürlichen Sprachkorpus erscheinen die am häufigsten vorkommenden Wörter ungefähr doppelt so häufig wie die zweiten häufigen Wörter, dreimal wie die dritten häufigen Wörter, viermal wie die vierten häufigen Wörter und so weiter. Schauen wir uns ein Beispiel an. Wenn Sie sich den Brown Corpus in amerikanischem Englisch ansehen, werden Sie feststellen, dass das häufigste Wort "Th ist

Der Umgang mit lauten Bildern ist ein häufiges Problem, insbesondere bei Mobiltelefonen oder mit geringen Auflösungskamera-Fotos. In diesem Tutorial wird die Bildfilterungstechniken in Python unter Verwendung von OpenCV untersucht, um dieses Problem anzugehen. Bildfilterung: Ein leistungsfähiges Werkzeug Bildfilter

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Python, ein Favorit für Datenwissenschaft und Verarbeitung, bietet ein reichhaltiges Ökosystem für Hochleistungs-Computing. Die parallele Programmierung in Python stellt jedoch einzigartige Herausforderungen dar. Dieses Tutorial untersucht diese Herausforderungen und konzentriert sich auf die globale Interprete

Dieses Tutorial zeigt, dass eine benutzerdefinierte Pipeline -Datenstruktur in Python 3 erstellt wird, wobei Klassen und Bedienerüberladungen für verbesserte Funktionen genutzt werden. Die Flexibilität der Pipeline liegt in ihrer Fähigkeit, eine Reihe von Funktionen auf einen Datensatz GE anzuwenden

Serialisierung und Deserialisierung von Python-Objekten sind Schlüsselaspekte eines nicht trivialen Programms. Wenn Sie etwas in einer Python -Datei speichern, führen Sie eine Objektserialisierung und Deserialisierung durch, wenn Sie die Konfigurationsdatei lesen oder auf eine HTTP -Anforderung antworten. In gewisser Weise sind Serialisierung und Deserialisierung die langweiligsten Dinge der Welt. Wen kümmert sich um all diese Formate und Protokolle? Sie möchten einige Python -Objekte bestehen oder streamen und sie zu einem späteren Zeitpunkt vollständig abrufen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, die Welt auf konzeptioneller Ebene zu sehen. Auf praktischer Ebene können das von Ihnen ausgewählte Serialisierungsschema, Format oder Protokoll jedoch die Geschwindigkeit, Sicherheit, den Status der Wartungsfreiheit und andere Aspekte des Programms bestimmen

Das Statistikmodul von Python bietet leistungsstarke Datenstatistikanalysefunktionen, mit denen wir die allgemeinen Merkmale von Daten wie Biostatistik und Geschäftsanalyse schnell verstehen können. Anstatt Datenpunkte nacheinander zu betrachten, schauen Sie sich nur Statistiken wie Mittelwert oder Varianz an, um Trends und Merkmale in den ursprünglichen Daten zu ermitteln, die möglicherweise ignoriert werden, und vergleichen Sie große Datensätze einfacher und effektiv. In diesem Tutorial wird erläutert, wie der Mittelwert berechnet und den Grad der Dispersion des Datensatzes gemessen wird. Sofern nicht anders angegeben, unterstützen alle Funktionen in diesem Modul die Berechnung der Mittelwert () -Funktion, anstatt einfach den Durchschnitt zu summieren. Es können auch schwimmende Punktzahlen verwendet werden. zufällig importieren Statistiken importieren Aus Fracti


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.

SublimeText3 Linux neue Version
SublimeText3 Linux neueste Version

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)
