exception python Python处理Exception，别人脚本稳如狗，你的脚本哭成狗，差别就在这脏数据

存在不少人会存有疑惑, 同样是去写处理表格的脚本, 别人所写的脚本运行了几分钟能够稳稳当当地输出正确的报表, 而自己所撰写的脚本, 要么是疯狂地出现报错的情况, 要么是输出的结果存在错误。明明所学的知识点都是一样的, 那么差距究竟是出在什么地方呢?核心差别常常并非在于对语法的掌握程度, 而是在于, 网上教程案例所使用的是干净的测试样例表格,然而, 我们在职场所拿到手的真实业务表格, 却是充满着各种各样的异常情况的, 是吗。教程示例表格是经过精心整治的: 不存在空行, 不存在缺失单元格, 字段命名保持一致, 不存在乱码, 数据格式规整。因而仅需简单的几行代码, 便能够顺利取得结果。然而在实际工作中的表格, 大多是由同事通过手工填报后导出的, 会出现诸多特殊状况: 存在大量的空行以及空单元格, 部分数据有所缺失, 数字被存储为文本格式, 存在多余的空格字符, 还有一些属于无效的异常脏数据。网上所提供的示例脚本, 并未针对这些异常情形展开处理, 一旦放置到真实业务文件内, 便会直接遭遇失败。而他人成熟的职场脚本, 则会预先将这些现实里的意外状况纳入考量范围。完成读取表格操作之后, 首先要进行数据清洗工作, 去除空值, 处理异常格式, 过滤掉无效的脏数据。拿个例子来讲: 着手去写脚本, 以此来统计客户订单的金额。示例表格之中全部都是有效的订单然而实际的表格里面, 存在那些作废的订单、空白的记录, 以及金额单元格呈现为空的情况。要是脚本没有去做过滤方面的处理, 直接就进行统计, 那么就会出现统计结果杂乱错乱的状况。有不少自学成为新手的人去写脚本, 仅仅是考虑那种所有的情况都顺顺当当的理想情形, 而将异常的场景完全地给忽视掉了。脚本在那种理想的样例当中能够运行成功, 可一旦遭遇到真实的各项业务文件就会出现许许多多的漏洞。对于一份靠谱的职场自动化脚本来讲, 诸多边界条件是需要考虑的, 像是文件找不到该如何处理, 表格里存在空数据又该如何对待, 单元格格式出现错乱又要怎样解决, 没有匹配的数据又该采取什么办法去处理, 而这些现实当中的问题, 绝大多数简短的网上教程是不会讲到的。网上片段代码只可供复制, 这存在着一大弊端。网络片段里大多只是在演示理想场景, 却缺少异常处理逻辑。真正用于干活的脚本, 在实现核心业务逻辑之外, 还得做好容错。所以在撰写职场脚本之际, 并非仅追求样例数据能够运行成功。待完成撰写后, 需运用自身手头实际工作数据进行反复测试, 去观测空值出现之时脚本的呈现状况, 还要观察异常数据出现之际脚本会有怎样的表现, 进而针对性地增添处理逻辑。有不少人认为编写代码就是达成那核心功能, 实则不然, 去处置污秽数据以及处理异常状况, 乃是上班族编写脚本消耗时间最多的环节。为何? 他人的脚本报稳且好用, 并非是掌握那些多么难度高深的语法, 而是充分地考量到了实际工作当中林林总总的意外情形。