recover
雖然沒有try catch機制,Go其實有一種類似的recover機制,功能弱了點,用法很簡單: (建議學習:go)
package main import "fmt" func main() { fmt.Printf("%d\n", cal(1, 2)) fmt.Printf("%d\n", cal(5, 2)) fmt.Printf("%d\n", cal(5, 0)) fmt.Printf("%d\n", cal(9, 2)) } func cal(a, b int) int { defer func() { if err := recover(); err != nil { fmt.Printf("%s\n", err) } }() return a / b }
首先,大家得理解defer的作用,簡單說defer就類似物件裡面的構析函數,在這個函數終止的時候會執行,即使是panic導致的終止。
所以,在cal函數裡面每次終止的時候都會檢查有沒有異常產生,如果產生了我們可以處理,比如說記錄日誌,這樣程式還可以繼續執行下去。
package main import ( "errors" "fmt" "math" ) func main() { _, err := IntFromInt64(math.MaxInt32 + 1) if err != nil { fmt.Println(err) } } func ConvertInt64ToInt(i64 int64) int { if math.MinInt32 <= i64 && i64 <= math.MaxInt32 { return int(i64) } panic("can't convert int64 to int") } func IntFromInt64(i64 int64) (i int, err error) {//这里 defer func() { if err2 := recover(); err2 != nil { i = 0//这里 err = errors.New("ttt")//这里 } }() i = ConvertInt64ToInt(i64) return i, nil }
主要想法:return之前利用defer修改回傳變數(事先確定為i和err)的值
以上是golang recover後怎麼回的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Golangisidealforbuildingscalablesystemsduetoitsefficiencyandconcurrency,whilePythonexcelsinquickscriptinganddataanalysisduetoitssimplicityandvastecosystem.Golang'sdesignencouragesclean,readablecodeanditsgoroutinesenableefficientconcurrentoperations,t

Golang在並發性上優於C ,而C 在原始速度上優於Golang。 1)Golang通過goroutine和channel實現高效並發,適合處理大量並發任務。 2)C 通過編譯器優化和標準庫,提供接近硬件的高性能,適合需要極致優化的應用。

選擇Golang的原因包括:1)高並發性能,2)靜態類型系統,3)垃圾回收機制,4)豐富的標準庫和生態系統,這些特性使其成為開發高效、可靠軟件的理想選擇。

Golang適合快速開發和並發場景,C 適用於需要極致性能和低級控制的場景。 1)Golang通過垃圾回收和並發機制提升性能,適合高並發Web服務開發。 2)C 通過手動內存管理和編譯器優化達到極致性能,適用於嵌入式系統開發。

Golang在編譯時間和並發處理上表現更好,而C 在運行速度和內存管理上更具優勢。 1.Golang編譯速度快,適合快速開發。 2.C 運行速度快,適合性能關鍵應用。 3.Golang並發處理簡單高效,適用於並發編程。 4.C 手動內存管理提供更高性能,但增加開發複雜度。

Golang在Web服務和系統編程中的應用主要體現在其簡潔、高效和並發性上。 1)在Web服務中,Golang通過強大的HTTP庫和並發處理能力,支持創建高性能的Web應用和API。 2)在系統編程中,Golang利用接近硬件的特性和對C語言的兼容性,適用於操作系統開發和嵌入式系統。

Golang和C 在性能對比中各有優劣:1.Golang適合高並發和快速開發,但垃圾回收可能影響性能;2.C 提供更高性能和硬件控制,但開發複雜度高。選擇時需綜合考慮項目需求和團隊技能。

Golang适合高性能和并发编程场景,Python适合快速开发和数据处理。1.Golang强调简洁和高效,适用于后端服务和微服务。2.Python以简洁语法和丰富库著称,适用于数据科学和机器学习。


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