为什么 Recover() 在嵌套延迟函数中失败
考虑以下 Golang 代码:
package main import "fmt" func printRecover() { r := recover() fmt.Println("Recovered:", r) } func main() { defer printRecover() panic("OMG!") }
这个简单的程序成功地发生恐慌并恢复以下输出:
Recovered: OMG!
但是,修改将 printRecover() 包装在另一个延迟函数中的代码会导致不同的结果:
package main import "fmt" func printRecover() { r := recover() fmt.Println("Recovered:", r) } func main() { defer func() { printRecover() }() panic("OMG!") }
在这种情况下,恐慌不会恢复,导致程序崩溃:
Recovered: <nil> panic: OMG! goroutine 1 [running]: main.main() /tmp/sandbox898315096/main.go:15 +0x60</nil>
这种行为的解释在于 golang 中的recover() 工作方式。根据语言规范:
The return value of recover is nil if any of the following conditions holds: - panic's argument was nil; - the goroutine is not panicking; - recover was not called directly by a deferred function.
在第一个示例中,recover() 是由延迟函数直接调用的,因此它成功检索了恐慌参数。然而,在第二个示例中,recover() 不是由延迟函数直接调用,而是由本身被延迟函数调用的函数调用。结果recover()返回nil,恐慌没有恢复。
以上是为什么 `recover()` 在 Go 的嵌套延迟函数中不起作用?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Golang和Python的主要区别在于并发模型、类型系统、性能和执行速度。1.Golang使用CSP模型,适用于高并发任务;Python依赖多线程和GIL,适合I/O密集型任务。2.Golang是静态类型,Python是动态类型。3.Golang编译型语言执行速度快,Python解释型语言开发速度快。

Golang通常比C 慢,但Golang在并发编程和开发效率上更具优势:1)Golang的垃圾回收和并发模型使其在高并发场景下表现出色;2)C 通过手动内存管理和硬件优化获得更高性能,但开发复杂度较高。

Golang在云计算和DevOps中的应用广泛,其优势在于简单性、高效性和并发编程能力。1)在云计算中,Golang通过goroutine和channel机制高效处理并发请求。2)在DevOps中,Golang的快速编译和跨平台特性使其成为自动化工具的首选。

Golang和C 在执行效率上的表现各有优势。1)Golang通过goroutine和垃圾回收提高效率,但可能引入暂停时间。2)C 通过手动内存管理和优化实现高性能,但开发者需处理内存泄漏等问题。选择时需考虑项目需求和团队技术栈。

Golang更适合高并发任务,而Python在灵活性上更有优势。1.Golang通过goroutine和channel高效处理并发。2.Python依赖threading和asyncio,受GIL影响,但提供多种并发方式。选择应基于具体需求。

Golang和C 在性能上的差异主要体现在内存管理、编译优化和运行时效率等方面。1)Golang的垃圾回收机制方便但可能影响性能,2)C 的手动内存管理和编译器优化在递归计算中表现更为高效。

selectgolangforhighpperformanceandcorrency,ifealforBackendServicesSandNetwork程序; selectpypypythonforrapiddevelopment,dataScience和machinelearningDuetoitsverserverserverserversator versator anderticality andextility andextentensivelibraries。

Golang和Python各有优势:Golang适合高性能和并发编程,Python适用于数据科学和Web开发。 Golang以其并发模型和高效性能着称,Python则以简洁语法和丰富库生态系统着称。


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