首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么说Exceptions对于输入验证是如此糟糕?

在云计算领域,异常处理(Exceptions)对于输入验证的糟糕之处主要体现在以下几个方面:

  1. 性能影响:当发生异常时,程序需要花费额外的时间和资源来处理异常,这会导致程序的性能下降。
  2. 可读性差:异常处理通常使用嵌套的条件语句,这会使代码变得难以阅读和理解。
  3. 维护困难:异常处理通常需要在多个地方进行处理,这会使得代码的维护变得困难和复杂。
  4. 安全隐患:异常处理可能会暴露程序的内部实现细节,从而导致安全问题。
  5. 耦合度高:异常处理通常需要与其他模块进行耦合,这会使得代码的耦合度增加,从而增加了代码的复杂度。

因此,在云计算领域中,使用异常处理进行输入验证是非常不推荐的。相反,应该使用其他更加合适的方法,例如验证框架、过滤器等,来进行输入验证。这些方法可以更加高效、可读性强、易于维护、安全性高、耦合度低等。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

为什么可视化编程糟糕的想法?

如果你这样做,很快就会发现一行代码经常需要映射到多个盒子上,一个简单的程序包含数百行代码的情况常态,因此这将转化为成百上千个图形元素。在头脑中理解如此复杂的图形往往比阅读同等的文本更加困难。...在这个问题上,大多数可视化编程语言的解决方案使用“块”来代表更为复杂的操作,从而可以让每个可视化元素都代表一大段文本代码。可视化流程工具罪魁祸首。 问题我们需要在某个地方定义这些代码。...只有在非常简单的编程中才可行,在这种不理想的形势下,最好的结果也不过:可视化元素具有混淆副作用的文本代码的容器。...Scratch 一种文本语言,里面的程序语句和类型预定义的形状,可以消除语法错误。 你无法在 Scratch 中犯语法错误,因为这些框无法组合在一起。...也就是,我同意你的有关其他教学语言的大部分内容,例如用于 Lego Mindstorms 机器人套件的语言。 该语言源自 LabView,大多数初学者发现很难超越几个块或连接变量之类的东西。

80330

为什么Web开发和Vue.js如此的有趣?

这不应该被理解为一篇关于为什么Vue.js可能比React,Angular或任何你正在考虑的其他Web框架更好的文章。Vuejs令人惊叹的,但我们生活在一个作为前端开发人员同样令人惊叹的时代。...这种方法的连接如此之多以至于我们的函数和字符串变得越来越难维护。所以,我想知道这个问题是否有一个更好的通用的解决方案。 当然有!...为什么Vue.js,好玩吗? 许多我所给的原因可以归因于Vue的替代品。 模板 最初使我对vue.js感兴趣的模板。使用一些花括号,我可以根据JavaScript访问的变量将值插入到提交内容中。...,更不用前端了。...你为什么喜欢前端开发?你觉得Vue.js怎么样? 感谢阅读! Denny Headrick一个Web开发者,他喜欢的工作方式太多。

2K10

为什么百度登榜世界前四,对于中国AI发展一件值得思考的事情?

文|曾响铃 来源|科技向令(xiangling0815) 如果AI当前时代的焦点,那么百度正是如今中国AI的焦点。...简单的,作为AI领域的领跑者,不仅是要自己做强做大,也要带领其他的合作伙伴一同成长,通过AI赋能,实现共赢。这里对AI厂商便有两点要求,先是技术实力足够强,后技术生态足够开放。...沙利文在《2019年中美人工智能产业及厂商对比白皮书》中对当前AI发展做出如此判断。...如此,在综合表现上,中国在AI领域更准确的定位应是“追赶者”,而非“领跑者”。所以,综合来看《哈佛商业评论》和沙利文的报告,大抵可以洞察两点明显的差距。...在AI发展上,既需要巨头领跑,也需要同跑,仅百度一家,对于中国AI而言,或许是落寞了些。

90010

为什么程序员总是写糟糕的代码?这3个原因

我最近一直在想我们作为一个行业为什么总是产出糟糕代码的原因。...有没有导致糟糕代码的根本性原因?我觉得有必要深入探究一下。 2.低预期…… 对于这一点,众所承认的,我们在大学中,通过自学或书籍学到的东西,并不能匹配现实世界的真正需求。...虽然上述推理有部分真理,但这个假设我不愿意接受,原因很多,但主要是以下三个: 期望低标准的职业生涯起点,也就是质量变成了一个不重要的因素。...试问,哪家医院会聘用一个以前没有做过手术的医生,或者,哪家航空公司会雇用一个不会紧急降落的飞行员?我们根本不能接受这样的医生和飞行驾驶员。那么,为什么软件行业要接受低质量的程序员呢?...如《Clean Code》和《Pragmatic Programming》就是如此,但这些书籍却被广泛用于教导大多数的初学者。

83600

为什么程序员总是写糟糕的代码?这3个原因

我最近一直在想我们作为一个行业为什么总是产出糟糕代码的原因。...有没有导致糟糕代码的根本性原因?我觉得有必要深入探究一下。 ? 2.低预期…… 对于这一点,众所承认的,我们在大学中,通过自学或书籍学到的东西,并不能匹配现实世界的真正需求。...虽然上述推理有部分真理,但这个假设我不愿意接受,原因很多,但主要是以下三个: 期望低标准的职业生涯起点,也就是质量变成了一个不重要的因素。...试问,哪家医院会聘用一个以前没有做过手术的医生,或者,哪家航空公司会雇用一个不会紧急降落的飞行员?我们根本不能接受这样的医生和飞行驾驶员。那么,为什么软件行业要接受低质量的程序员呢?...如《Clean Code》和《Pragmatic Programming》就是如此,但这些书籍却被广泛用于教导大多数的初学者。

67730

为什么程序员总是写糟糕的代码?这3个原因

我最近一直在想我们作为一个行业为什么总是产出糟糕代码的原因。...有没有导致糟糕代码的根本性原因?我觉得有必要深入探究一下。 ? 2.低预期…… 对于这一点,众所承认的,我们在大学中,通过自学或书籍学到的东西,并不能匹配现实世界的真正需求。...虽然上述推理有部分真理,但这个假设我不愿意接受,原因很多,但主要是以下三个: 期望低标准的职业生涯起点,也就是质量变成了一个不重要的因素。...试问,哪家医院会聘用一个以前没有做过手术的医生,或者,哪家航空公司会雇用一个不会紧急降落的飞行员?我们根本不能接受这样的医生和飞行驾驶员。那么,为什么软件行业要接受低质量的程序员呢?...如《Clean Code》和《Pragmatic Programming》就是如此,但这些书籍却被广泛用于教导大多数的初学者。

96760

为什么程序员总是写糟糕的代码?这3个原因

我最近一直在想我们作为一个行业为什么总是产出糟糕代码的原因。...有没有导致糟糕代码的根本性原因?我觉得有必要深入探究一下。 ? 2.低预期…… 对于这一点,众所承认的,我们在大学中,通过自学或书籍学到的东西,并不能匹配现实世界的真正需求。...虽然上述推理有部分真理,但这个假设我不愿意接受,原因很多,但主要是以下三个: 期望低标准的职业生涯起点,也就是质量变成了一个不重要的因素。...试问,哪家医院会聘用一个以前没有做过手术的医生,或者,哪家航空公司会雇用一个不会紧急降落的飞行员?我们根本不能接受这样的医生和飞行驾驶员。那么,为什么软件行业要接受低质量的程序员呢?...如《Clean Code》和《Pragmatic Programming》就是如此,但这些书籍却被广泛用于教导大多数的初学者。

1.1K80

停止使用非版本控制的可执行代码

local_settings这种反模式 local_settings反模式,是因为你生产环境的可执行代码,不能被开发者看到,也让他们不好debug解决问题。...可能你还没有这种体验,但这确实是最糟糕的调试噩梦之一。 它在我的笔记本上运行良好! 有时候,在开发和测试中没有发现一些细微的bug,发现的时候已经太晚了。...几天之后,一些特定地区的用户报告,一些记录不可以访问。 没人知道为什么生产环境会出现这个问题。 然后我介入了。首先我就注意到,settings文件里面有下面这种代码: # 警告:这是反模式代码!...然后,最糟糕,这个bug在第一时间几乎不可能被发现,因为开发者的local_settings.py的值正确的。 但是我不会犯这种错误! 人们一般会气愤地,“我不像你那么蠢,我不会犯这种错误。...我个人喜欢使用django中自带的功能. import os from django.core.exceptions import ImproperlyConfigured def get_env_var

58710

机器学习转化为生产力,警惕这4个常见陷阱!

解决方案不是一成不变的 对于较小的项目,这种简单易行的方法可能足矣。但是对于更大的项目而言,要么成本过于昂贵,要么需要更多的自定义功能。 这种项目通常需要定制解决方案。...当人们“我们并不真正理解模型如何工作的”,某种程度上来说确实如此。可解释的AI一个快速发展的领域,致力于确切地回答这类问题:“为什么这个模型这样运行的?”...即使缺少必要的检查和监控,在输入数据急剧变化的情况下,模型也不会失控。 但事实并非如此。假设你有一个根据市场趋势动态更新的股票交易模型。...通常,我会使用部分历史数据作为验证集(通常是20%)进行验证。 现在假设我一个月后更新了模型,发现我的准确率居然达到了85%(多棒,快夸夸我)!于是我很开心地将更新推送到了平台上。...刚开始时并不需要用到机器学习 尽管这么有点伤人,但是这很可能你阅读本文后的最大收获。

41320

机器学习要警惕的4个常见陷阱!

解决方案不是一成不变的 对于较小的项目,这种简单易行的方法可能足矣。但是对于更大的项目而言,要么成本过于昂贵,要么需要更多的自定义功能。 这种项目通常需要定制解决方案。...当人们“我们并不真正理解模型如何工作的”,某种程度上来说确实如此。可解释的AI一个快速发展的领域,致力于确切地回答这类问题:“为什么这个模型这样运行的?”...即使缺少必要的检查和监控,在输入数据急剧变化的情况下,模型也不会失控。 但事实并非如此。假设你有一个根据市场趋势动态更新的股票交易模型。...通常,我会使用部分历史数据作为验证集(通常是20%)进行验证。 现在假设我一个月后更新了模型,发现我的准确率居然达到了85%(多棒,快夸夸我)!于是我很开心地将更新推送到了平台上。...刚开始时并不需要用到机器学习 尽管这么有点伤人,但是这很可能你阅读本文后的最大收获。

23930

机器学习转化为生产力,警惕这4个常见陷阱!

解决方案不是一成不变的 对于较小的项目,这种简单易行的方法可能足矣。但是对于更大的项目而言,要么成本过于昂贵,要么需要更多的自定义功能。 这种项目通常需要定制解决方案。...当人们“我们并不真正理解模型如何工作的”,某种程度上来说确实如此。可解释的AI一个快速发展的领域,致力于确切地回答这类问题:“为什么这个模型这样运行的?”...即使缺少必要的检查和监控,在输入数据急剧变化的情况下,模型也不会失控。 但事实并非如此。假设你有一个根据市场趋势动态更新的股票交易模型。...通常,我会使用部分历史数据作为验证集(通常是20%)进行验证。 现在假设我一个月后更新了模型,发现我的准确率居然达到了85%(多棒,快夸夸我)!于是我很开心地将更新推送到了平台上。...刚开始时并不需要用到机器学习 尽管这么有点伤人,但是这很可能你阅读本文后的最大收获。

45520

全程带阻:记一次授权网络攻防演练(上)

登录功能的审查点很多,比如账号是否可枚举、密码是否可暴破,但前提没有验证码,显然这里存在图片验证码,所以,我先确认验证码是否可绕过。 拦截登录请求: ?...对于强口令的暴破,我习惯围绕用户名,制作具有社工属性的密码字典,如,用户名 nana,社工属性密码可能为 NaNa、na520na、nana@19901015。如何生成社工属性密码字典?...但是,JWT 的签名(也就是上面的第三部分),对信息头和数据两部分结合密钥进行哈希而得,服务端通过签名来确保数据的完整性和有效性,正因如此,由于我无法提供密钥,所以,篡改后的 token 到达服务端后...JWT 第一部分含有 alg 字段,该字段指定生成签名采用哪种哈希算法,该站使用的 HS256,可将该字段篡改为none,某些 JWT 的实现,一旦发现 alg 为 none,将不再生成哈希签名,自然不存在校验签名一...(如,当前时间超过 exp),也可能 JWT 字符串格式错误等等,所以,借助 jwt.decode(jwtstr, verify=True, key=key) 验证密钥 key_: 1.若签名直接校验失败

1.6K40

只擅长构建软件不够的,我们必须擅长构建可测试的软件 | QCon

软件的设计和实现可能很糟糕,但这只会导致 50% 或最多 100% 的难度差异,不是吗?怎么可能将软件实现得如此糟糕,以致于出现数量级的差异?...这个例子看起来似乎不是很自然,而且显然一种糟糕的架构,但对于大型的企业软件系统来说,与非自动化过程或与关联了时间的过程发生交互很常见的,这些交互严重阻碍了可测试性。...不幸的,按照传统做法,质量保证在验证现代软件方面存在不足。原因是什么?因为质量保证的问题范围定义从要测试的软件开始的。就好像是对于这个软件,我们该如何最有效地测试它?...验证策略软件的输入,而不是在软件完成时才去创建的东西,可测试性应该成为软件设计的第一阶需求,与其他需求一样重要。 实现可测试的软件质量工程的一个关键环节。...质量工程一种软件开发哲学和方法,与头衔完全无关。简单地就是:验证软件交付的一个重要组成部分,质量保证不仅复杂而且极具挑战性,你不仅需要专家来验证软件,还需要构建可验证的软件。

22220

代码测试意味着完全消灭了Bug?

Go 有一个静态类型系统,重点可以编写简单直接的代码,易于理解。即使对于许多动态语言,也有可选的输入系统(Python 中的函数注释,JavaScript 的 TypeSript)。...最糟糕,除了验证你没有错误的查询 SQL 查询之外,它甚至不测试任何其他内容。...所以你需要集成测试,如果集成测试重复了一半的单元测试,那么为什么还要为这些单元测试烦恼呢? 测试驱动开发(TDD)也只是一种工具。它可以很好的解决一些问题; 对其他人而言并非如此。...为什么我们需要抽象呢?请注意,对于表驱动的测试中,您只需键入一次这些检查,因此您只需在此处保存几行。 Ginkgo 更糟糕。...请注意,对于调试周期,我并不是“你需要修复的代码中存在错误”,而是“我需要查看此代码来修复错误”。 一般来说,我已经发现测试代码比常规代码更难调试,因为“代码表面”往往更大。

45710

【周末荐书】-信号与噪声

人类每时每刻都需要对未来进行预测并制定相应的策略,如此国家、企业乃至个体才能持续发展,因此我们对于“下一刻会发生什么”倍加关注。...“9.11”恐怖袭击事件、2008年金融危机、卡特里娜飓风、2011年日本大地震、禽流感肆虐,这些“黑天鹅”事件 的发生在很大程度上应归咎于糟糕的预测,也就是预测者们被众多信息中的噪声干扰,而忽视了其中真正的信号...对于那些想对未来做出更好预测的人和想验证他人预测正确与否的人来说,这本书都极具价值。——《波士顿环球报》 西尔弗以令人难以置信的轻松语言,写了一本关于如何做预测的入门读物,每个人都应该读一读。...——蒂姆•哈福德,《金融时报》专栏作家 预测很难,特别是对于未来的预测。在这本重要的著作中,西尔弗解释了为什么专家的预测有时正确,有时却一无处;也分析了为什么我们必须未雨绸缪。...作者还指出,只要我们明智地从糟糕的预测中吸取教训,那我们一定会在科学、技术和政治的预测方面取得进步。——洪博培,前美国驻华大使 在你读完这本书后,你一定会更了解为什么有些预测模型有效,而有些毫无用处。

41820

如何使用Selenium WebDriver查找错误的链接?

当您遇到损坏的超链接时,您会感到烦恼,这是为什么您应继续专注于消除Web产品(或网站)中损坏的链接的唯一原因。...链接断开的主要原因 以下发生链接断开(死链接或链接腐烂)的一些常见原因: 用户输入的网址不正确或拼写错误。 网站中具有URL重定向或内部重定向的结构更改(即永久链接)未正确配置。...为什么要检查断开的链接? 链接断开对于访问您网站的访问者来说是个很大的麻烦。这是您应检查网站上损坏的链接的一些主要原因: 链接断开可能会损害用户体验。...验证为响应上一步中发送的请求而收到的相应响应代码。 根据服务器发送的响应代码验证链接是否断开。 对页面上存在的每个链接重复步骤(2-4)。...4.通过状态码验证链接 如果在步骤(3)中发送的HTTP请求的HTTP响应代码为404(即,找不到页面),则表示该链接断开的链接。对于未断开的链接,HTTP状态代码为200。

6.5K10

从EFCore上下文的使用到深入剖析DI的生命周期最后实现自动属性注入

报错信息的很明确,不能从root provider中获取这个服务。...为什么危险?到底什么root provider?那就要从原生DI的生命周期说起。我们知道,DI容器被封装成一个IServiceProvider对象,服务都是从这里来获取。...由此可知,除非在root provider中获取一个单例服务,否则必须要指定一个服务范围(Scope),这个验证通过ServiceProviderOptions的ValidateScopes来控制的...默认情况下,Asp.Net Core框架在创建HostBuilder的时候会判定当前是否开发环境,在开发环境下会开启这个验证: ? 所以前面那种关闭验证的方式错误的。...这里有个核心点要注意的,从DI容器获取实例的时候一定要保证和当前请求是同一个Scope,也就是,必须要从当前的HttpContext中拿到这个IServiceProvider。

1.1K20

「GNN,简直太烂了」,一位Reddit网友的深度分析火了

添加一些新的图层/超参数,编一个可爱的数学故事来解释它为什么重要。 当前的图形数据结构,简直糟糕透了。 全局方法,个死胡同。 …… 点评、分析之犀利,瞬间引来了众多网友的围观。 ?...接下来便来细看下这位网友,为什么对GNN如此之厌恶。 (为了方便阅读,以下内容将以第一人称进行表述) 模型与压缩有关 先来简单回顾一下基础知识。...很大一部分的原因,研究领域被没用的新算法给淹没了。 为什么会这样呢?继续往下看。...效率对于学术进步至关重要 深度学习研究之所以能够取得如此成功,是因为它提高了效率,并且拥有了更好的库和硬件支持。...图形数据结构简直糟糕透了 NetworkX糟糕的库。 如果你在为婴儿做小图,它很好,但对于任何严肃的事情,它都会让你窒息,迫使你重写所有的东西…… 这叫库?Really? ?

83220

纯贝叶斯神经网络没有意义?OpenAI科学家何出此言?

也就是,采样真值函数 f^∗ 的分布必须与采样先验的分布相同。如若不然,则后验会很糟糕! 假设先验比现实更陡峭,那么很明显这是一个失败案例:后验某些区域的概率不恰当地低,导致整体不确定性被低估。...当先验比现实平滑时,则失败没有那么明显,但仍会出现:对于任意固定数量的数据而言,学得的后验太宽了,导致不确定性被高估。或者,需要更多数据才能达到特定的置信度。...这与「泛化不可知」先验相反:对于按照上述方法构建的任意数据集 C,存在 q(f_θ^∗)≈q(f_θ_C)。如果我们的先验完全泛化不可知,则后验将对糟糕和优秀的解决方案分配同样的概率。...为什么 BNN 在真实后验极其不确定的情况下也能作出一些合理的行为?计算 q(f∣D) 关键。它们可能并没有学习任何接近真实后验的事物!...初始实验证明事实并非如此:我们可以轻松找到这样两个点,第一个点具备较高的先验概率和数据似然,第二个点具备较高的后验似然。如果 BNN 后验准确,就不会出现这种情况。

63610
领券