「許可ではなく許しを求める」の背後にある哲学
「許可ではなく許しを求める」というフレーズは、プログラミングを説明するためにコーディングでよく使用されます。事前に権限をチェックするのではなく、操作の実行を優先するスタイル。
Python コードでは、この原則は、条件ステートメントを使用して属性の存在や操作の有効性を検証する代わりに、操作を試行して、その結果生じる例外を処理する方が効率的であることを示唆しています。
サンプル シナリオと「許しを求める」 " アプローチ
オプションの属性バーを持つクラスを考えてみましょう。従来のプログラミングでは、属性を使用する前にその属性が存在するかどうかをチェックすることがあります:
if foo.bar: # Do stuff
ただし、「許しを求める」アプローチでは次のようにアドバイスします。
try: foo.bar # Attempt to access the attribute # Do stuff except AttributeError: # Handle the error if the attribute doesn't exist
「Ask」の引数Forgiveness"
- 同時実行性: マルチスレッド環境または外部リソースを処理する場合、権限チェックと操作の間でシステムの状態が変化する可能性があります。
- 精度: 特定の権限チェックを定義するのは難しい場合があり、誤検知が発生する可能性があります。
オプション属性の例外
オプション属性の場合、受け入れられる Python のアプローチは、属性を None に初期化し、その属性をチェックすることです。明示的に存在:
if foo.bar is not None: # Handle the optional part else: # Default handling
これにより、コードが明確になり、オプションを処理する意図が保証されます。属性は明白です。
以上がPython コードでは「許可ではなく許しを求める」必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

pythonoffersfourmainmethodstoremoveelements fromalist:1)removesthefirstoccurrenceofavalue、2)pop(index(index(index)removes regvess returnsaspecifiedindex、3)delstatementremoveselementselementsbyindexorseLice、および4)clear()

toresolvea "許可denided" errors whenrunningascript、sofflowthesesteps:1)checkandadaddadaddadadaddaddadadadaddadaddadaddadaddaddaddaddaddadaddadaddaddaddaddadaddaddaddadadaddadaddadaddadadisionsisingmod xmyscript.shtomakeitexexutable.2)

ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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