[color=red]1 異常處理不能代替簡單測試[/color]
只在異常情況下使用異常機制
[color=red]2 不要過分細化異常[/color]
這樣會使**量急劇的澎漲
[color=red]3 利用異常層次結構[/color]
不要只丟擲runtimeexception 或者throwable異常，否則**會更加難讀
[color=red]4 不要壓制異常[/color]
[color=red]5 在檢測錯誤時，「苛刻」要比放任更好[/color]
[color=red]6 不要羞於 傳遞異常[/color]
建議 只針對異常的情況才使用異常。
在現代的jvm實現上，基於異常的模式比標準模式要慢得多。在我的機器上對於乙個有100個元素的陣列，基於異常的模式比標準滿了2倍。基於異常的迴圈模式不僅模糊了 的意圖，降低了他的效能，而且他還不能保證正常工作！如果出現了不相關的bug，這個模式會悄悄地失效，從而掩蓋了這個bug，極大的增加了除錯過程的...
python的異常機制使用技巧
1 當你開發的介面被其他應用呼叫時，響應要及時，但是有些要觸發的操作很耗時間。比如下面需要通過被呼叫觸發的函式create job 1 但是這個函式執行會比較消耗時間 2 於是，我們可以利用異常機制，先返回給呼叫者資訊，然後，再慢慢執行這個函式 這個其實是不對的，create job 1 函式結束後...
python的異常機制使用技巧
1 當你開發的介面被其他應用呼叫時，響應要及時，但是有些要觸發的操作很耗時間。比如下面需要通過被呼叫觸發的函式create job 1 但是這個函式執行會比較消耗時間 2 於是，我們可以利用異常機制，先返回給呼叫者資訊，然後，再慢慢執行這個函式 這個其實是不對的，create job 1 函式結束後...