Perdono di Python contro l'autorizzazione e la digitazione di anatre

Dipende molto da quanto spesso pensi che l'eccezione sarà lanciata.

Entrambi gli approcci sono, a mio parere, ugualmente validi, almeno in termini di leggibilità e pitonicità. Ma se il 90% dei tuoi oggetti non ha l'attributo bar noterai una differenza di prestazioni distinta tra i due approcci:

>>> import timeit
>>> def askforgiveness(foo=object()):
...     try:
...         x = foo.bar
...     except AttributeError:
...         pass
... 
>>> def askpermission(foo=object()):
...     if hasattr(foo, 'bar'):
...         x = foo.bar
... 
>>> timeit.timeit('testfunc()', 'from __main__ import askforgiveness as testfunc')
2.9459929466247559
>>> timeit.timeit('testfunc()', 'from __main__ import askpermission as testfunc')
1.0396890640258789

Ma se il 90% degli oggetti fanno hanno l'attributo, le tabelle sono state girate:

>>> class Foo(object):
...     bar = None
... 
>>> foo = Foo()
>>> timeit.timeit('testfunc(foo)', 'from __main__ import askforgiveness as testfunc, foo')
0.31336188316345215
>>> timeit.timeit('testfunc(foo)', 'from __main__ import askpermission as testfunc, foo')
0.4864199161529541

Quindi, dal punto di vista delle prestazioni, devi scegliere l'approccio più adatto alle tue circostanze.

Alla fine, un uso strategico del % modulo ditimeit potrebbe essere la cosa più pitonica puoi farlo.

In Python ottieni spesso prestazioni migliori facendo cose in modo Python. Con altri linguaggi, l'utilizzo di eccezioni per il controllo del flusso è generalmente considerato un'idea terribile perché le eccezioni in genere impongono un sovraccarico straordinario. Ma poiché questa tecnica è esplicitamente approvata in Python, l'interprete è ottimizzato per questo tipo di codice.

Come per tutte le domande sul rendimento, l'unico modo per essere certi è profilare il tuo codice. Scrivi entrambe le versioni e vedi quale corre più veloce. Sebbene nella mia esperienza, il "modo Python" è in genere il modo più veloce.

Le prestazioni, ritengo, sono una preoccupazione secondaria. Se ciò si verifica, un profiler ti aiuterà a concentrarti sui veri colli di bottiglia, che potrebbero o meno essere il modo in cui tratti eventuali argomenti illegali.

Leggere e semplicità, d'altra parte, sono sempre una preoccupazione primaria. Non ci sono regole rigide qui, basta usare il tuo giudizio.

Questa è una questione universale, ma le convenzioni specifiche per l'ambiente o la lingua sono rilevanti. Ad esempio, in Python di solito basta usare semplicemente l'attributo che ci si aspetta e lasciare che un possibile AttributeError raggiunga il chiamante.

In termini di correttezza , penso che la gestione delle eccezioni sia la strada da percorrere (a volte uso l'approccio hasattr (), però). Il problema di base di affidarsi a hasattr () è che trasforma le violazioni dei contratti di codice in errori silenziosi (questo è un grosso problema in JavaScript, che non genera proprietà non esistenti).