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那么在获取时正确处理错误捕获吗？

在获取时正确处理错误捕获是非常重要的，它可以确保系统在面对异常情况时能够正确地处理并给出相应的反馈。以下是正确处理错误捕获的一些方法和建议：

异常处理：在编写代码时，应该考虑到可能出现的异常情况，并使用适当的异常处理机制来捕获和处理这些异常。常见的异常处理方式包括try-catch语句块和异常抛出。
错误日志记录：当出现异常时，及时记录错误日志是非常重要的。错误日志可以帮助开发人员定位问题并进行调试。可以使用日志框架来记录错误日志，如log4j、logback等。
错误信息反馈：对于用户来说，及时准确地反馈错误信息是很重要的。可以通过弹窗、错误提示页面或日志文件等方式将错误信息展示给用户，帮助他们理解问题所在。
异常处理策略：根据具体的业务需求和系统特点，制定合适的异常处理策略。例如，可以选择重试、回滚、忽略或转发异常等方式来处理异常情况。
单元测试：编写单元测试用例可以帮助发现和修复代码中的错误。通过覆盖各种可能的异常情况，可以确保代码在处理异常时的正确性。
监控和报警：建立监控系统，实时监测系统运行状态和异常情况。当出现异常时，及时发送报警通知，以便及时处理问题。

总之，正确处理错误捕获是保证系统稳定性和可靠性的重要一环。通过合理的异常处理机制、错误日志记录、错误信息反馈、异常处理策略、单元测试和监控报警等手段，可以有效地处理和预防异常情况的发生。

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4个简单的数据管理技巧

用实际的例子，我将会给一些提示和技巧，以便在你数据分析时，可以快速识别当中的错误。不要假设任何事情只是因为它似乎是正确的，但并不意味着它真的正确。因为我们常会被自己的大脑所欺骗。...左边的查询仅包含了一些额外的列，对吗？但这并不算什么，在左边查询中有五个级别的聚合，右边仅有两个。由于该组织更加精细化，左边查询将返回更小的总数。...如果你只是把他们放在管道做未来的查询，那么你就不再有不同的分组。聚合错误是最常见导致数据错误的原因。即使一开始看起来正确，多两遍你就会恍然大悟。...寻找模式当调查数据验证问题时，我发现它很有用，试图找到模式中的一些错误。比如，像这样的一些问题：所有的数据都受到影响吗？受影响的数据都来自同一组吗？...如果数据验证往往按比例与原始数据相比，它可能意味着一些数据一直没有被捕获在你的聚合中。基本逻辑错误往往呈现出“随机”，意思似乎没有可识别的模式。

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使用 .NET 的 Dev Proxy 构建和测试弹性应用

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世界上存在永远不会出错的程序吗？也许这只会出现在程序员的梦中。随着编程语言和软件的诞生，异常情况就如影随形地纠缠着我们，只有正确处理好意外情况，才能保证程序的可靠性。...不检查异常就是所谓的运行时异常，类似 NullPointerException、ArrayIndexOutOfBoundsException之类，通常是可以编码避免的逻辑错误，具体根据需要来判断是否需要捕获...这个NPE只是作为例子，实际产品代码中，可能是各种情况，比如获取配置失败之类的。在发现问题的时候，第一时间抛出，能够更加清晰地反映问题。...业界有一种争论（甚至可以算是某种程度的共识），Java语言的Checked Exception也许是个设计错误，反对者列举了几点：Checked Exception的假设是我们捕获了异常，然后恢复程序。...这本身也存在争议，因为这样做的假设在于，我创建异常时知道未来是否需要堆栈。问题是，实际上可能吗？小范围或许可能，但是在大规模项目中，这么做可能不是个理智的选择。

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