尝试/抓住或validation速度？
我正在使用Python，每当我必须validation函数input时，我认为input工作，然后发现错误。
在我的情况下，我有一个通用的Vector()类，我用了几个不同的东西，其中之一是增加。 它既作为Color()类也作为Vector() ，所以当我向Color()添加标量时，应该将该常量添加到每个单独的组件中。 Vector()和Vector()添加需要按组件方式添加。
这个代码被用于光线跟踪器，所以任何速度提升都很好。
这是我的Vector()类的简化版本：
class Vector: def __init__(self, x, y, z): self.x = x self.y = y self.z = z def __add__(self, other): try: return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y, self.z + other.z) except AttributeError: return Vector(self.x + other, self.y + other, self.z + other)
我目前正在使用try...except方法。 有人知道更快的方法吗？
编辑：感谢您的答案，我尝试和testing下面的解决scheme，在添加Vector()对象之前专门检查类名称：
class Vector: def __init__(self, x, y, z): self.x = x self.y = y self.z = z def __add__(self, other): if type(self) == type(other): return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y, self.z + other.z) else: return Vector(self.x + other, self.y + other, self.z + other)
我使用timeit对这两个代码块进行了速度testing，结果非常显着：
1.0528049469 usec/pass for Try...Except 0.732456922531 usec/pass for If...Else Ratio (first / second): 1.43736090753
我还没有testingVector()类， 没有任何inputvalidation（即移动检查出的类和实际的代码），但我想像它甚至比if...else方法更快。
最新更新 ：回顾这段代码，这不是一个最佳解决scheme。
OOP使得这个更快：
class Vector: def __init__(self, x, y, z): self.x = x self.y = y self.z = z def __add__(self, other): return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y, self.z + other.z) class Color(Vector): def __add__(self, other): if type(self) == type(other): return Color(self.x + other.x, self.y + other.y, self.z + other.z) else: return Color(self.x + other, self.y + other, self.z + other)
我提出了马特·乔伊纳（Matt Joiner）的回答，但是希望包括一些额外的观察结果，以表明除了一些其他因素之外，在预先检查的条件之间进行select时有4倍的问题（称为LBYL或“ “），只是处理例外（称为EAFP或”容易要求宽恕而不是权限“）。
这些时间是：
- LBYL检查成功时的时机
- LBYL检查失败时的定时
- EAFP 不抛出exception时的定时
- EAFP抛出exception时的定时
其他因素是：
- 检查成功/失败或exception抛出/不抛出的典型比例
- 是否存在妨碍使用LBYL的竞赛条件
最后一点是需要首先解决的问题：如果有潜在的竞争条件，那么你别无select， 必须使用exception处理。 一个典型的例子是：
if <dir does not exist>: <create dir> # May still fail if another process creates the target dir
由于LBYL并不排除这种情况，所以它没有提供真正的好处，也没有任何判断力：EAFP是正确处理竞争条件的唯一方法。
但是如果没有竞争条件，任何一种方法都是可行的。 他们提供不同的权衡：
- 如果没有例外，EAFP就接近免费
- 但是，如果发生exception，则相对昂贵，因为在展开堆栈，创buildexception并将其与exception处理子句进行比较时涉及很多处理
- 相比之下，LBYL会带来潜在的高固定成本：无论成功或失败，都会执行附加检查
那么会导致以下决定标准：
- 这段代码是否被认为对应用程序的速度至关重要？ 如果不是，那么不要担心两者哪一个更快，担心哪一个更容易阅读。
- 预检是否比筹集和捕捉exception的成本贵？ 如果是，那么EAFP总是更快，应该使用。
- 如果答案是“否”，事情会变得更有趣。 在这种情况下，更快取决于成功还是错误情况更为普遍，以及预检和exception处理的相对速度。 明确地回答这个问题需要实时测量。
作为一个粗略的经验法则：
- 如果有潜在的竞争条件，请使用EAFP
- 如果速度不重要，只要使用您认为更容易阅读的内容即可
- 如果预检费用昂贵，请使用EAFP
- 如果您希望操作大部分时间成功*，请使用EAFP
- 如果您希望操作失败的时间超过一半，请使用LBYL
- 如果有疑问，测量它
*在这种情况下，人们会在“大部分时间”中看到不同的情况。 对于我来说，如果我希望这个操作能够成功一半以上，那么我当然会使用EAFP，直到我有理由怀疑这段代码是一个实际的性能瓶颈。
在Python中，由于查找次数减less，exception通常会更快。 然而，有一位朋友曾经说过（而且它应该适用于任何语言），假装每次发现exception，都会有一个小的延迟。 避免在延迟可能成为问题时使用例外。
在你给出的例子中，我会去例外。
