28、编写健壮代码与有效调试策略

编写健壮代码与有效调试策略

在软件开发中,处理错误和调试代码是开发者日常工作中的重要部分。本文将探讨如何编写具有弹性的代码以应对异常情况,以及介绍一些替代传统逐步调试的有效方法。

1. 幂等性与异常弹性

在HTTP POST请求中,订单提交操作可以多次调用而不会产生不必要的副作用,这种特性被称为幂等性。即使Web应用程序崩溃并重启,它也能从许多无效状态(如处理状态)中恢复。虽然幂等性为异常弹性提供了良好的基础,但并非所有情况都能仅依靠幂等性来解决。

在一些场景中,事务通常用于保护数据,当操作出现异常时,事务可以回滚所有更改,不会留下脏数据。然而,并非所有存储系统都支持事务,例如文件系统。以创建图像共享应用程序的相册为例,传统方法是先创建相册记录,再创建文件夹,最后上传图像。但如果过程中出现异常,可能会导致相册记录中部分图片缺失。

为避免此类问题,可以采用以下两种方法:
- 临时文件夹法 :先在临时位置创建图像文件夹,将其移动到为相册生成的UUID文件夹中,最后创建相册记录。这样用户不会浏览到未完成的相册。
- 状态标记法 :先创建相册记录并标记为非活动状态,添加完其他数据后,将相册记录状态更改为活动状态。这样可以避免在异常中断上传过程时出现重复的相册记录。

此外,还可以设置定期清理程序,清除数据库中被遗弃的记录。

2. 异常与错误的区别

并非所有错误都应被视为异常。在大多数情况下,如果调用者期望处理某种错误,就不应使用异常。例如,在.NET中, Parse 方法在输入无效时

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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