Przebaczenie w Pythonie vs. pozwolenie i pisanie kaczek

W Pythonie często słyszę, że lepiej „błagać o wybaczenie” (wyłapywanie wyjątków) zamiast „pytać o pozwolenie” (sprawdzanie typu / warunku). Jeśli chodzi o wymuszanie pisania kaczek w Pythonie, to jest to

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

lepszy czy gorszy niż

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

pod względem wydajności, czytelności, „python” lub innego ważnego czynnika?

To naprawdę zależy od tego, jak często Twoim zdaniem będzie zgłaszany wyjątek.

Oba podejścia są, moim zdaniem, równie ważne, przynajmniej pod względem czytelności i pytoniczności. Ale jeśli 90% twoich obiektów nie ma atrybutu bar, zauważysz wyraźną różnicę wydajności między tymi dwoma podejściami:

>>> 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

Ale jeśli 90% swoich obiektach nie ma atrybutu, stoły zostały odrzucone:

>>> 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

Dlatego z punktu widzenia wydajności musisz wybrać podejście, które najlepiej pasuje do twoich okoliczności.

Ostatecznie pewne strategiczne użycie timeitmodułu może być najbardziej pytoniczną rzeczą, jaką możesz zrobić.

W Pythonie często osiągasz lepszą wydajność, robiąc rzeczy w taki sposób. W przypadku innych języków stosowanie wyjątków do kontroli przepływu jest ogólnie uważane za okropny pomysł, ponieważ wyjątki zwykle nakładają nadzwyczajne koszty ogólne. Ponieważ jednak ta technika jest wyraźnie zatwierdzona w języku Python, interpreter jest zoptymalizowany dla tego typu kodu.

Podobnie jak w przypadku wszystkich pytań dotyczących wydajności, jedynym sposobem na uzyskanie pewności jest profilowanie kodu. Napisz obie wersje i zobacz, która z nich działa szybciej. Chociaż z mojego doświadczenia wynika, że ​​„sposób w języku Python” jest zazwyczaj najszybszym sposobem.

Wydaje mi się, że wydajność jest kwestią drugorzędną. Jeśli się pojawi, profiler pomoże ci skupić się na prawdziwych wąskich gardłach, które mogą, ale nie muszą, traktować możliwe nielegalne argumenty.

Z drugiej strony czytelność i prostota zawsze stanowią główny problem. Nie ma tutaj twardych zasad, po prostu skorzystaj z własnego osądu.

Jest to problem uniwersalny, ale istotne są konwencje specyficzne dla środowiska lub języka. Na przykład w Pythonie zazwyczaj wystarczy po prostu użyć oczekiwanego atrybutu i pozwolić potencjalnemu atrybutowi AttributeError dotrzeć do dzwoniącego.

Jeśli chodzi o poprawność , myślę, że rozwiązaniem jest obsługa wyjątków (czasem jednak sam używam metody hasattr ()). Podstawowym problemem związanym z poleganiem na hasattr () jest to, że zamienia naruszenia kontraktów w cichą awarię (jest to duży problem w JavaScript, który nie rzuca nieistniejących właściwości).