在python中使用try-vs-if

当测试变量是否有值时，是否有理由决定使用

try

或

if

结构中的哪一个

例如，有一个函数返回列表或不返回值。我想在处理之前检查一下结果。以下哪项更可取？为什么

result = function();
if (result):
    for r in result:
        #process items

或

相关讨论：

---

您的第二个示例被破坏了-代码永远不会抛出TypeError异常，因为您可以遍历字符串和列表。遍历空字符串或列表也是有效的-它将执行循环体零次。

您的第二个示例被破坏了-代码永远不会抛出TypeError异常，因为您可以遍历字符串和列表。遍历空字符串或列表也是有效的-它将执行循环体零次。

一般来说，我得到的印象是，异常应该为异常情况保留。如果

结果

预计永远不会为空（但可能为空，例如，如果磁盘崩溃等），则第二种方法是有意义的。另一方面，如果一个空的

结果

在正常情况下是完全合理的，那么使用

If

语句测试它更有意义

我想到了（更常见的）场景：

# keep access counts for different files
file_counts={}
...
# got a filename somehow
if filename not in file_counts:
    file_counts[filename]=0
file_counts[filename]+=1

而不是等效的：

...
try:
    file_counts[filename]+=1
except KeyError:
    file_counts[filename]=1

---

一般来说，我得到的印象是，例外情况应该保留给例外情况。如果

结果

预计永远不会为空（但可能为空，例如，如果磁盘崩溃等），则第二种方法是有意义的。另一方面，如果一个空的

结果

在正常情况下是完全合理的，那么使用

If

语句测试它更有意义

我想到了（更常见的）场景：

# keep access counts for different files
file_counts={}
...
# got a filename somehow
if filename not in file_counts:
    file_counts[filename]=0
file_counts[filename]+=1

而不是等效的：

...
try:
    file_counts[filename]+=1
except KeyError:
    file_counts[filename]=1

---

你经常听说Python鼓励风格（“请求原谅比允许更容易”）而不是风格（“三思而后行”）。对我来说，这是一个效率和可读性的问题

在您的示例中（假设函数不是返回一个列表或空字符串，而是返回一个列表或

None

），如果您期望99%的时间

结果

实际上包含一些可编辑的内容，我会使用

try/except

方法。如果异常真的是异常的，那么速度会更快。如果

result

的

None

时间超过50%，则使用

If

可能更好

要通过一些测量来支持这一点，请执行以下操作：

>>> import timeit
>>> timeit.timeit(setup="a=1;b=1", stmt="a/b") # no error checking
0.06379691968322732
>>> timeit.timeit(setup="a=1;b=1", stmt="try:\n a/b\nexcept ZeroDivisionError:\n pass")
0.0829463709378615
>>> timeit.timeit(setup="a=1;b=0", stmt="try:\n a/b\nexcept ZeroDivisionError:\n pass")
0.5070195056614466
>>> timeit.timeit(setup="a=1;b=1", stmt="if b!=0:\n a/b")
0.11940114974277094
>>> timeit.timeit(setup="a=1;b=0", stmt="if b!=0:\n a/b")
0.051202772912802175

因此，尽管

if

语句总是要花费您的成本，但设置

try/except

块几乎是免费的。但是当一个

异常实际发生时，成本要高得多

道德：


使用
try/except
进行流量控制完全可以（而且“pythonic”）
但是当
Exception
s实际上是异常的时候，它最有意义

从Python文档中：

EAFP

请求原谅比请求更容易
许可。这是常见的Python编码
样式假定存在有效的
键、属性和捕捉
假设成立时的例外情况
错。这种干净利落的风格很流行
以许多人在场为特点
尝试
和
语句除外。这个
技术与技术形成对比
许多其他语言所共有的风格
比如C

你经常听说Python鼓励风格（“请求原谅比允许更容易”）而不是风格（“三思而后行”）。对我来说，这是一个效率和可读性的问题

在您的示例中（假设函数不是返回一个列表或空字符串，而是返回一个列表或
None
），如果您期望99%的时间
结果
实际上包含一些可编辑的内容，我会使用
try/except
方法。如果异常真的是异常的，那么速度会更快。如果
result
的
None
时间超过50%，则使用
If
可能更好

要通过一些测量来支持这一点，请执行以下操作：

>>> import timeit
>>> timeit.timeit(setup="a=1;b=1", stmt="a/b") # no error checking
0.06379691968322732
>>> timeit.timeit(setup="a=1;b=1", stmt="try:\n a/b\nexcept ZeroDivisionError:\n pass")
0.0829463709378615
>>> timeit.timeit(setup="a=1;b=0", stmt="try:\n a/b\nexcept ZeroDivisionError:\n pass")
0.5070195056614466
>>> timeit.timeit(setup="a=1;b=1", stmt="if b!=0:\n a/b")
0.11940114974277094
>>> timeit.timeit(setup="a=1;b=0", stmt="if b!=0:\n a/b")
0.051202772912802175

因此，尽管
if
语句总是要花费您的成本，但设置
try/except
块几乎是免费的。但是当一个
异常实际发生时，成本要高得多

道德：


使用
try/except
进行流量控制完全可以（而且“pythonic”）
但是当
Exception
s实际上是异常的时候，它最有意义

从Python文档中：

EAFP

请求原谅比请求更容易
许可。这是常见的Python编码
样式假定存在有效的
键、属性和捕捉
假设成立时的例外情况
错。这种干净利落的风格很流行
以许多人在场为特点
尝试
和
语句除外。这个
技术与技术形成对比
许多其他语言所共有的风格
比如C

函数不应返回混合类型（即列表或空字符串）。它应该返回一个值列表，或者只是一个空列表。这样，您就不需要进行任何测试，即您的代码折叠为：

for r in function():
    # process items

函数不应返回混合类型（即列表或空字符串）。它应该返回一个值列表，或者只是一个空列表。这样，您就不需要进行任何测试，即您的代码折叠为：

for r in function():
    # process items

一般来说，您不应该使用try/catch或任何异常处理来控制流。即使幕后迭代是通过引发
StopIteration
异常来控制的，但您仍然应该更喜欢第一个代码片段而不是第二个。
一般经验法则是，您不应该使用try/catch或任何异常处理来控制流。即使在幕后