모든 예외를 포착하는 것은 해로울 수 있습니다
Q: 프로그래밍 연습에서 "제외: 통과"를 권장하지 않는 이유는 무엇입니까?
모든 예외 처리를 무차별적으로 시도 "제외: 합격"에는 여러 가지 단점이 있을 수 있습니다.
1. 포착되지 않은 예기치 않은 오류:
특히 예외를 포착하면 알려진 문제를 처리하고 의미 있는 복구를 제공할 수 있습니다. 모든 예외를 포착하면 주의가 필요한 예상치 못한 오류나 중대한 오류를 무시할 위험이 있습니다. 이로 인해 눈에 띄지 않는 버그나 시스템 불안정이 발생할 수 있습니다.
2. 디버깅 정보 손실:
예외 블록을 전달하면 디버깅 및 문제 해결에 도움이 될 수 있는 중요한 오류 세부 정보가 표시되지 않습니다. 오류 유형, 호출 스택, 오류 메시지 등 필수 정보가 폐기되어 문제의 원인을 추적하기 어렵습니다.
3. 손상된 오류 처리:
예외 발생 시 기본 동작은 프로그램을 종료하는 것입니다. 전달하면 애플리케이션이 오류를 정상적으로 처리하거나 사용자에게 경고하는 등의 적절한 조치를 취하지 못하게 됩니다. 이는 시스템의 전반적인 안정성과 보안을 손상시킬 수 있습니다.
4. 게으름과 추측:
"제외: 통과"를 사용하는 것은 종종 오류 처리에 대한 게으름이나 성급한 접근 방식을 나타냅니다. 이는 코드에서 발생할 수 있는 잠재적인 문제에 대한 주의나 고려가 부족함을 나타냅니다. 이러한 관행은 장기적으로 신뢰할 수 없거나 버그가 있는 소프트웨어로 이어질 수 있습니다.
예외 처리 모범 사례:
-
예외 지정:
- 특정 캐치만 적극적으로 복구할 수 있는 예외.
-
제외 블록 전달 방지:
- 예외 블록을 사용하여 적절한 조치를 취하세요. 복구 조치 또는 의미 있는 오류 제공 메시지.
-
오류 기록:
- 알려진 예외를 전달하는 경우 나중에 오류를 기록하도록 하세요. 참조 및 디버깅.
-
중요한 예외 재발생:
- 예외가 중대한 오류를 나타내는 경우 애플리케이션을 허용하도록 다시 발생시킵니다. 정상적으로 종료하거나 필요한 경우 actions.
결론적으로 "out: pass"를 사용하는 것은 잘못된 프로그래밍 방식입니다. 처리되지 않은 오류, 디버깅 정보 손실, 오류 처리 손상 및 오류로 이어질 수 있기 때문입니다. 세부 사항에 대한 관심 부족. 예외 처리 모범 사례를 따르면 더욱 강력하고 안정적인 소프트웨어를 만들 수 있습니다.
위 내용은 예외 처리에서 '제외: 통과'가 유해한 것으로 간주되는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro

pythonlistsarebetterthanarraysformanagingDiversEdatatypes.1) 1) listscanholdementsofdifferentTypes, 2) thearedynamic, weantEasyAdditionSandremovals, 3) wefferintufiveOperationsLikEslicing, but 4) butiendess-effectorlowerggatesets.

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