すべての例外をキャッチすると有害になる可能性があります
Q: プログラミングの練習として「excel: pass」が推奨されないのはなぜですか?
を使用してすべての例外を無差別に処理しようとしています。 「例外: pass」にはいくつかの欠点がある可能性があります。
1.キャッチされない予期しないエラー:
例外を特別にキャッチすることで、既知の問題を処理し、有意義なリカバリを行うことができます。すべての例外をキャッチすると、注意が必要な予期しないエラーや重大なエラーが無視される危険があります。これにより、気付かないバグやシステムの不安定性が発生する可能性があります。
2.デバッグ情報の損失:
例外ブロックを渡すと、デバッグやトラブルシューティングに役立つ貴重なエラーの詳細が抑制されます。エラーの種類、コールスタック、エラーメッセージなどの重要な情報が破棄されるため、問題の原因を追跡することが困難になります。
3.侵害されたエラーの処理:
例外が発生したときのデフォルトの動作は、プログラムを終了することです。これを渡すと、アプリケーションがエラーを適切に処理したり、ユーザーに警告したりするなどの適切なアクションを実行できなくなります。これにより、システム全体の安定性とセキュリティが損なわれる可能性があります。
4.怠惰と思い込み:
「excel: pass」の使用は、多くの場合、エラー処理に対する怠惰または性急なアプローチを示します。これは、コード内で発生する可能性のある潜在的な問題に対する注意や考慮が欠けていることを示唆しています。この方法では、長期的には信頼性の低いソフトウェアやバグの多いソフトウェアにつながる可能性があります。
例外処理のベスト プラクティス:
-
例外の指定:
- 特定のもののみをキャッチします
-
例外ブロックの受け渡しを避ける:
- 例外ブロックを使用して適切な処理を行います。回復アクションを実行するか、意味のあるエラーを提供する
-
エラーのログ:
- 既知の例外を渡した場合は、将来のためにエラーを必ずログに記録してください。参照とデバッグ。
-
重大な例外を再発生させる:
- 例外が重大なエラーを表す場合、例外を再発生させてアプリケーションを許可します。正常に終了するか、必要に応じて終了する
結論として、「excel: pass」の使用は、処理されないエラー、デバッグ情報の損失、エラー処理の侵害、および問題を引き起こす可能性があるため、不適切なプログラミング方法です。細部への注意力の欠如。例外処理のベスト プラクティスに従うことで、より堅牢で信頼性の高いソフトウェアを作成できます。
以上が例外処理において「excel: pass」が有害であると考えられるのはなぜですか?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。

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シェバンの問題をデバッグする方法には次のものがあります。1。シバン行をチェックして、それがスクリプトの最初の行であり、接頭辞スペースがないことを確認します。 2.通訳パスが正しいかどうかを確認します。 3.通訳を直接呼び出してスクリプトを実行して、シェバンの問題を分離します。 4. StraceまたはTrustsを使用して、システムコールを追跡します。 5.シバンに対する環境変数の影響を確認してください。

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Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;


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