


„Bitte um Vergebung, nicht um Erlaubnis“: Eine technische Erklärung
In der Programmierung beschreibt der Ausdruck „Bitte um Vergebung, nicht um Erlaubnis“ zwei gegensätzliche Codierungsstile :
"Um Erlaubnis bitten" Stil:
if can_do_operation(): perform_operation() else: handle_error_case()
„Bitte um Vergebung“ Stil:
try: perform_operation() except Unable_to_perform: handle_error_case()
Im „um Erlaubnis bitten“-Ansatz das Vorhandensein der can_do_operation ()-Prüfung verhindert, dass der perform_operation()-Aufruf ausgeführt wird, wenn die Operation nicht ausgeführt werden kann. Dieser Ansatz hängt jedoch von der Genauigkeit der can_do_operation()-Prüfung ab, die in dynamischen Umgebungen oder beim Umgang mit externen Ressourcen möglicherweise nicht immer zuverlässig ist.
Vorteile von „Ask for Forgiveness“
Der Stil „um Vergebung bitten“ bietet mehrere Möglichkeiten Vorteile:
- Behandelt gleichzeitige Situationen: In Umgebungen mit mehreren Threads oder mehreren Ressourcen können sich die Bedingungen zwischen der Prüfung und dem Vorgang ändern, wodurch der Ansatz „um Erlaubnis bitten“ unwirksam wird.
- Vermeidet übermäßig restriktive Kontrollen: „Um Erlaubnis bitten“ erfordert die Definition präziser und umfassender Kriterien. was herausfordernd und fehleranfällig sein kann. Der Ansatz „um Vergebung bitten“ ermöglicht mehr Flexibilität und vermeidet den unbeabsichtigten Ausschluss gültiger Vorgänge.
Beispiel: Zugriff auf Instanzattribute
In Ihrem Beispiel Sie erkundigen sich nach der Verwendung von „um Vergebung bitten“ beim Zugriff auf Instanzattribute. Obwohl es normalerweise als Programmierfehler angesehen wird, kann der Zugriff auf ein nicht vorhandenes Attribut ein gültiges Szenario sein, beispielsweise beim Umgang mit optionalen Objektteilen.
Anstatt die Existenz eines Attributs (foo.bar) mit einem zu testen Als Ausnahmehandler ist es eher pythonisch, zu prüfen, ob das Attribut nicht None ist. Bei optionalen Attributen wird das Balkenattribut normalerweise zunächst auf „Keine“ initialisiert und auf einen aussagekräftigen Wert gesetzt, sofern verfügbar. Dies ermöglicht den folgenden Test:
if foo.bar is not None: handle_optional_part(foo.bar) else: default_handling()
Schlussfolgerung
Das Prinzip „Bitte um Vergebung, nicht um Erlaubnis“ empfiehlt, Ausnahmen als natürlichen Teil der Programmausführung zu berücksichtigen, insbesondere wenn Umgang mit optionaler Funktionalität oder externen Ressourceninteraktionen. Es bietet größere Flexibilität und Anpassungsfähigkeit in dynamischen und gleichzeitigen Umgebungen und ermöglicht gleichzeitig die Fehlerbehandlung durch Ausnahmebehandlungsmechanismen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBitten Sie um Vergebung, nicht um Erlaubnis: Wann ist die Ausnahmebehandlung besser als präventive Prüfungen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Inpython, youAppendElementStoAlistusedtheAppend () Methode.1) UseAppend () ForsingleElelements: my_list.append (4) .2) usextend () oder = formulnElements: my_list.extend (andere_list) ormy_list = [4,5,6] .3) useInSert () FORSPECIFIFICISPositionen: my_list.insert (1,5) .Beaware

Zu den Methoden zum Debuggen des Shebang -Problems gehören: 1.. Überprüfen Sie die SHEBANG -Zeile, um sicherzustellen, dass es sich um die erste Zeile des Skripts handelt, und es gibt keine vorangestellten Räume. 2. Überprüfen Sie, ob der Dolmetscherpfad korrekt ist; 3. Rufen Sie den Dolmetscher direkt an, um das Skript auszuführen, um das Problem der Shebang zu isolieren. 4. Verwenden Sie Strace oder Trusts, um die Systemaufrufe zu verfolgen. 5. Überprüfen Sie die Auswirkungen von Umgebungsvariablen auf Shebang.

PythonlistscanbemanipuleduseveralmethodstoremoveElements: 1) theremove () methodremoveFirstoccurce -ofaspecifiedValue.2) thepop () methodremovesandreturnsanelementatagivedEx.3) theedelstatementcanremoveMeMeMeMeTex.

PythonlistscanstoreanyDatatype, einschließlich Integren, Streicher, Schwimmkörper, Booleans, anderen Listen und Dotionen. ThisverSatilityAllows-Formixed-Typen, die kanbemännische EffectivantivinyusingTypecks, TypenHints und spezialisierte LikenumpyForperformance

PythonlistsSupportnumousoperationen: 1) AddelementsWithAppend (), Extend (), andInsert (). 2) REMVERGENDEMODESUSUSUSSUMOVER (), POP () und Clear (). 3) Accessing undModifyingWithindexingandSlicing.4) SearchingandSortingWithindEx (), Sorte (), und Sortex ()

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;


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