Programmation défensive
Principes de la programmation défensive
Comprendre la programmation défensive
La programmation défensive est une pratique consistant à anticiper les erreurs potentielles et à mettre en œuvre des mécanismes robustes de gestion des erreurs pour éviter les comportements inattendus du programme.
Stratégies de prévention des erreurs liées aux listes vides
1. Validation explicite
def process_data(data_list):
## Explicit type and emptiness check
if not isinstance(data_list, list):
raise TypeError("Input must be a list")
if not data_list:
return [] ## Return empty list instead of raising error
return [item * 2 for item in data_list]
2. Techniques de valeur par défaut
def safe_first_element(input_list, default=None):
## Safely retrieve first element
return input_list[0] if input_list else default
Flux de gestion des erreurs
graph TD
A[Input Received] --> B{List Validation}
B -->|Invalid Type| C[Raise TypeError]
B -->|Empty List| D[Return Default/Empty Result]
B -->|Valid List| E[Process List]
Modèles de programmation défensive
Modèle |
Description |
Cas d'utilisation |
Validation explicite |
Vérifier les types d'entrée et les conditions |
Prévenir les erreurs inattendues |
Stratégie de valeur par défaut |
Fournir des valeurs de secours |
Gérer les entrées vides ou invalides |
Gestion complète des erreurs |
Mettre en œuvre plusieurs couches de validation |
Traitement de données complexes |
3. Gestion complète des erreurs
from typing import List, Any
def robust_list_processor(
data_list: List[Any],
default_value: Any = None
) -> List[Any]:
try:
## Multiple validation checks
if data_list is None:
return []
if not isinstance(data_list, list):
raise TypeError("Input must be a list")
## Process non-empty list
return [
item if item is not None else default_value
for item in data_list
]
except Exception as e:
## Centralized error logging
print(f"Processing error: {e}")
return []
Techniques défensives avancées
Indication de type et validation
from typing import Optional, List
def type_safe_operation(
data: Optional[List[int]] = None
) -> List[int]:
## Type-safe list processing
return data or []
Meilleures pratiques de LabEx
- Validez toujours les types d'entrée
- Fournissez des valeurs de retour par défaut
- Utilisez les indications de type
- Mettez en œuvre une gestion complète des erreurs
- Enregistrez les scénarios inattendus
Principes clés de la programmation défensive
- Anticipez les erreurs potentielles
- Mettez en œuvre plusieurs couches de validation
- Fournissez une récupération d'erreur gracieuse
- Utilisez les indications de type et les vérifications explicites
En adoptant ces techniques de programmation défensive, les apprenants de LabEx peuvent créer des applications Python plus robustes et fiables.