


Die Fallstricke bloßer „außer“-Blöcke
Beim Erstellen einer Funktion zum Überprüfen des Vorhandenseins eines Bildes auf dem Bildschirm mithilfe von PyAutoGUI, Ein gängiger Ansatz besteht darin, einen „Exception“-Block zu verwenden, um potenzielle Ausnahmen zu behandeln. PyCharm warnt jedoch davor, das „außer“ leer zu lassen, was die Frage aufwirft: Was ist der Nachteil?
Risiken von bloßen „außer“-Blöcken die keinen bestimmten Ausnahmetyp angeben, können zu unerwarteten Konsequenzen führen:
Maskierung Außergewöhnliches Verhalten:- Sie fangen wahllos alle Ausnahmen ab, einschließlich KeyboardInterrupt (Benutzerunterbrechung) und von Python ausgelöste Fehler wie SystemExit. Dies kann kritische Ereignisse verschleiern und eine angemessene Behandlung verhindern.
- Nicht behebbare Fehler: Unbekannte Fehler sind normalerweise nicht behebbar und ihre Unterdrückung kann zu unerwartetem Programmverhalten und Datenverlust führen.
- Best Practices: Gezielte Ausnahmebehandlung
Zu Um diese Risiken zu mindern, ist es wichtig, die spezifischen Ausnahmen anzugeben, die Sie erwarten. In diesem Fall ist der erwartete Fehler pyautogui.ImageNotFoundException, was darauf hinweist, dass das Bild nicht auf dem Bildschirm gefunden werden konnte. Der überarbeitete Code sollte diese Ausnahme explizit behandeln:
Durch die Identifizierung der spezifischen Ausnahme ermöglichen Sie eine gezielte Fehlerbehandlung, sodass das Programm nur die erwarteten Fehler ordnungsgemäß behandeln kann, während unbekannte Fehler zur entsprechenden Aktion an den Interpreter delegiert werden .
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum sind bloße „außer'-Blöcke in Python eine schlechte Idee?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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