过度依赖异常处理机制，可能导致性能问题

《Head First Python》的异常处理一节，推荐了一种编程风格：让异常发生，再恢复；不要提前加入判断逻辑。

主要好处如下：

1. 可以让你关注代码真正需要做的工作
2. 可以避免向程序增加不必要的代码和逻辑，降低复杂性

但是，它并没有提到依赖异常处理机制可能导致的性能问题（大概因为这是入门书吧）。

经过测试，try/except 机制的运行时长大概是直接加入判断逻辑的 10 倍。在超大规模计算量的情况下，会导致严重的性能问题。

对比截图如下：

结论：涉及大规模计算时，慎用异常机制。异常，主要用来处理小概率事件，如果你知道某个特殊事件发生的概率很大，就直接写到判断逻辑里好了。