python try和if python try和if效率

小编典典

你通常会听到Python鼓励EAFP风格（“请求宽恕比许可容易”）而不是LBYL风格（“跨越前先看”）。对我来说，这是效率和可读性的问题。

在你的示例中（例如，该函数不是返回列表或空字符串，而是返回列表或None），如果你希望99％的时间result实际上包含可迭代的内容，则可以使用该try/except方法。如果异常确实是例外，它将更快。如果result是None的时间超过50％，则使用if的可能会更好。

为了通过一些测量来支持这一点：

>>> 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声明总是要花你很多钱，但设置一个try/except块几乎是免费的。但是当Exception实际发生时，成本要高得多。

道德：

try/except用于流程控制完全可以（和“ pythonic”），

但当Exceptions实际上是例外时，这才有意义。