Là thử ngoại trừ nhanh hơn nếu python?
Steven D'Aprano steve tại pearwood. thông tin
Thứ hai Tháng một 10 01. 22. 33 CET 2011 Karim wrote: > > Hello all, > > I am using more and more try except statement. But I discussed with a > very experienced C++ programmer. > And he told me that at least in C++ using too many try -catch statements > are making the code slower. And it should > does the same for python (C implementation). He is right with the first part, wrong with the second. Python's exceptions are not the same as C++ or Java exceptions. Setting up a try...except block is *very* fast, unlike C++ and Java, where it is slow. In Python, this code: try: 1+1 # cannot fail except ValueError: pass is just as fast as: pass # null op, does nothing 1+1 # cannot fail So there is no speed penalty for setting up a try...except block. If you have something that will nearly always succeed, you don't need to be concerned about using an exception handler. However, *catching* the exception is more expensive. (Roughly ten times as expensive.) So you should avoid code that mostly fails. Remember, also, that the alternative to try...except also has a cost which might not be cheap. You can do this: try: something that might fail except Failure: do alternative or you can do this: if something should succeed: do something else: do alternative But this if...else test is not free. Depending on how expensive the test is, and how often you take each branch, it might be more expensive to "look before you leap". Also, remember that many tests are disguised exceptions, such as the builtin "hasattr" function: # pseudo-code def hasattr(obj, name): try: getattr(obj, name) except AttributeError: return False return True So there is no speed advantage to calling: if hasattr(obj, 'spam'): print(obj.spam) else: print("no spam in object") over this: try: print(obj.spam) except AttributeError: print("no spam in object") The first may even be slower because it has to look up the attribute twice -- this is what I call a pessimation, something done in the name of speed which actually makes your code *slower*. Catching exceptions are best in three circumstances: - You only care about the speed of a successful operation. Failures can be slow. If your program prints an error message and then exits, who cares if it takes 3 milliseconds longer than necessary? - Testing whether something will succeed is impossible, or expensive, or too hard to get right. - Failures are rare. As a *very* rough rule of thumb, I say that if you expect a failure less than one time in ten, it is better to use try...except. But mostly, don't worry about speed. If you are worried about *execution* speed, you shouldn't be using Python in the first place. Python is optimized for developer productivity, not execution speed. Write your code, and *if* it is too slow, then worry about finding the bottlenecks and optimizing them. Some very important quotes about optimization in general: “More computing sins are committed in the name of efficiency (without necessarily achieving it) than for any other single reason - including blind stupidity.” - W.A. Wulf “We should forget about small efficiencies, say about 97% of the time: premature optimization is the root of all evil. Yet we should not pass up our opportunities in that critical 3%. A good programmer will not be lulled into complacency by such reasoning, he will be wise to look carefully at the critical code; but only after that code has been identified.” - Donald Knuth “Bottlenecks occur in surprising places, so don't try to second guess and put in a speed hack until you have proven that's where the bottleneck is.” - Rob Pike “The First Rule of Program Optimization: Don't do it. The Second Rule of Program Optimization (for experts only!): Don't do it yet.” - Michael A. Jackson -- Steven Thông tin thêm về danh sách gửi thư Tutor Khi xảy ra lỗi hoặc ngoại lệ như chúng ta gọi, Python thường sẽ dừng và tạo thông báo lỗi Show Những ngoại lệ này có thể được xử lý bằng cách sử dụng câu lệnh Thí dụKhối thử. Vì khối try phát sinh lỗi nên khối except sẽ được thực thi Nếu không có khối thử, chương trình sẽ bị lỗi và gây ra lỗi Thí dụCâu lệnh này sẽ gây ra lỗi, vì Nhiều ngoại lệBạn có thể xác định bao nhiêu khối ngoại lệ tùy thích, e. g. nếu bạn muốn thực thi một khối mã đặc biệt cho một loại lỗi đặc biệt Thí dụIn một thông báo nếu khối thử tăng 5 và một thông báo khác cho các lỗi khác thử. KhácBạn có thể sử dụng từ khóa Thí dụTrong ví dụ này, khối thử. Cuối cùngKhối Câu lệnh IF có nhanh hơn try khôngSẽ nhanh hơn nếu ngoại lệ thực sự là ngoại lệ . Nếu kết quả là Không quá 50% thời gian, thì sử dụng if có lẽ tốt hơn. Vì vậy, trong khi câu lệnh if luôn khiến bạn phải trả giá, thì việc thiết lập khối try/ngoại trừ gần như miễn phí. Nhưng khi Exception thực sự xảy ra thì chi phí còn cao hơn nhiều.
Python có thử khôngNhược điểm của Xử lý ngoại lệ Python
. Dưới đây là ví dụ sử dụng module timeit của Python để kiểm tra thời gian thực hiện của 2 câu lệnh khác nhau. programs that make use try-except blocks to handle exceptions will run slightly slower, and the size of your code will increase. Below is an example where the timeit module of Python is being used to check the execution time of 2 different statements.
Có nên sử dụng try khôngLý do sử dụng thử/ngoại trừ là khi bạn có một khối mã để thực thi, khối mã này đôi khi sẽ chạy chính xác và đôi khi không , tùy thuộc vào .
Thử bắt có chậm hơn nếu không?phương pháp bắt chậm hơn nếu . khác. Câu lệnh if nhanh hơn khoảng 50 giây. Hãy để tôi giải thích cho bạn. Trước hết đó không phải là ý kiến cá nhân trừu tượng mà là một thử nghiệm đã được kiểm chứng. |