Прощення Python проти дозволу та друку качок

У Python я часто чую, що краще "просити прощення" (вилучення винятків), а не "запитувати дозвіл" (перевірка типу / умови). Що стосується примусового набору качок в Python, це так

try:
    x = foo.bar
except AttributeError:
    pass
else:
    do(x)

краще чи гірше, ніж

if hasattr(foo, "bar"):
    do(foo.bar)
else:
    pass

з точки зору продуктивності, читабельності, "пітонічності" чи якогось іншого важливого чинника?

Це дійсно залежить від того, як часто ви думаєте, що виняток буде кинутий.

Обидва підходи, на мою думку, однаково справедливі, принаймні з точки зору читабельності та пітонічності. Але якщо 90% ваші об'єктів дійсно НЕ мають атрибута barви помітите різницю виразною продуктивності між двома підходами:

>>> import timeit
>>> def askforgiveness(foo=object()):
...     try:
...         x = foo.bar
...     except AttributeError:
...         pass
... 
>>> def askpermission(foo=object()):
...     if hasattr(foo, 'bar'):
...         x = foo.bar
... 
>>> timeit.timeit('testfunc()', 'from __main__ import askforgiveness as testfunc')
2.9459929466247559
>>> timeit.timeit('testfunc()', 'from __main__ import askpermission as testfunc')
1.0396890640258789

Але якщо 90% ваших об'єктів дійсно мають атрибут, таблиці були повернені:

>>> class Foo(object):
...     bar = None
... 
>>> foo = Foo()
>>> timeit.timeit('testfunc(foo)', 'from __main__ import askforgiveness as testfunc, foo')
0.31336188316345215
>>> timeit.timeit('testfunc(foo)', 'from __main__ import askpermission as testfunc, foo')
0.4864199161529541

Отже, з точки зору продуктивності, вам потрібно підібрати підхід, який найкраще підходить для ваших обставин.

Зрештою, деяке стратегічне використання timeitмодуля може бути найбільш пітонічним, що ви можете зробити.

У python ви часто отримуєте кращі показники, роблячи речі Python. Для інших мов використання винятків для контролю потоку зазвичай вважається жахливою ідеєю, оскільки винятки зазвичай накладають надзвичайні витрати. Але оскільки ця методика явно схвалена в Python, інтерпретатор оптимізований для цього типу коду.

Як і у всіх питаннях щодо продуктивності, єдиний спосіб бути певним - це профіль вашого коду. Напишіть обидві версії та подивіться, яка з них працює швидше. Хоча з мого досвіду, "шлях Python", як правило, є найшвидшим способом.

Я вважаю, що продуктивність є другорядним питанням. Якщо вона виникає, профілер допоможе вам зосередитись на реальних вузьких місцях, які можуть бути, а можуть і не бути способами, як ви ставитесь до можливих незаконних аргументів.

З іншого боку, зрозумілість та простота - це завжди головна проблема. Тут немає жорстких правил, просто використовуйте своє судження.

Це питання універсальне, але домовленості, що стосуються середовища чи мови, є актуальними. Наприклад, в Python зазвичай добре просто використовувати атрибут, який ви очікуєте, і дозволити можливому AttributeError досягти абонента.

З точки зору правильності , я думаю, що обробка винятків - це шлях (хоча іноді я і сам використовую підхід hasattr (). Основна проблема, покладаючись на hasattr (), полягає в тому, що це перетворює порушення кодових контрактів у тихі відмови (це велика проблема в JavaScript, яка не кидає на неіснуючі властивості).