Python宽恕与权限和鸭子输入

在Python中，我经常听到“乞求宽恕”（捕获异常）比“询问许可”（类型/条件检查）更好。关于在Python中强制鸭子输入，这是

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

胜过或坏于

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

在性能，可读性，“ pythonic”或其他重要因素方面？

这实际上取决于您认为将要抛出异常的频率。

在我看来，这两种方法至少在可读性和Python风格方面都同样有效。但是，如果90％的对象都没有该属性，则bar您会注意到两种方法之间存在明显的性能差异：

>>> 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

但是，如果90％的对象确实具有属性，则表已被翻转：

>>> 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

因此，从性能的角度来看，您需要选择最适合您的情况的方法。

最后，对timeit模块的某些战略性使用可能是您可以做的最Python化的事情。

在python中，您通常可以以Python的方式来获得更好的性能。对于其他语言，将异常用于流控制通常被认为是一个糟糕的主意，因为异常通常会带来非常大的开销。但是，由于此技术已在Python中明确认可，因此解释器已针对此类代码进行了优化。

与所有性能问题一样，确定的唯一方法是分析代码。编写两个版本，看看哪个版本运行更快。尽管以我的经验来看，“ Python方式”通常是最快的方式。

我认为性能是次要的问题。如果出现这种情况，探查器将帮助您专注于真正的瓶颈，这可能是也可能不是您如何对待可能的非法论点的方法。

另一方面，可读性和简单性始终是首要关注的问题。这里没有硬性规定，只需使用您的判断即可。

这是一个普遍的问题，但是特定于环境或语言的约定是相关的。例如，在Python中，通常可以简单地使用您期望的属性，并让可能的AttributeError到达调用者。

就正确性而言，我认为异常处理是解决问题的方法（不过，有时我自己也使用hasattr（）方法）。依赖于hasattr（）的基本问题是，它将违反代码约定的行为转换为无提示的失败（这是JavaScript中的一个大问题，不会引发不存在的属性）。