Кратко: у каждой модели свои сильные стороны и компромиссы. Ниже — сравнение, короткие примеры и практические рекомендации для публичного API библиотеки.

1) JavaScript — исключения и Promises/async-await

Модель: синхронно бросают исключения $throw$, в асинхронном коде — Promise reject; async/await делает промисы похожими на синхронный код, но тип ошибок не контролируется языком (любой объект может быть "брошен").Преимущества: простая видимая $non-local$ передача ошибки; async/await делает чтение и композицию асинхронного кода удобной.Минусы: отсутствие статической типизации ошибок; легко пропустить обработку; смешение контроля потока и ошибок.

Примеры:

Синхронно:
function parseJson$s$ {
if $!s$ throw new Error$"empty"$;
return JSON.parse$s$;
}

try {
const obj = parseJson$s$;
} catch $err$ {
// обработка
}

- Асинхронно $async/await$:

async function fetchData$url$ {
const res = await fetch$url$;
if $!res.ok$ throw new Error("fetch failed");
return res.json;
}

try {
const data = await fetchData$url$;
} catch $err$ {
// обработка
}

- Промисы $цепочки,композиция$:

Promise.all$[fetchA(),fetchB()]$ .then(([a,b]) => ...)
.catch(err => ...);

2) Go — возвращаем error как значение
- Модель: функции возвращают $value,error$. Ошибка — обычное значение, которое нужно явно проверить $iferr!=nil$. Паники используются редко для критических, не-обрабатываемых ситуаций.
- Преимущества: явность, простота трассировки, легко написать код, надежно контролировать ветви ошибок; defer для гарантированной очистки ресурсов.
- Минусы: много шаблонного кода $проверкиошибок$; композиция цепочек действий требует явного пробрасывания ошибок; отсутствие богатой системы типов ошибок $ноестьwrappingиerrors.Is/As$.
Пример:

func ReadFile$pathstring$ $[]byte,error$ {
f, err := os.Open$path$ if err != nil {
return nil, err
}
defer f.Close return io.ReadAll$f$ }

data, err := ReadFile("a.txt")
if err != nil {
// обработка
}

3) Rust — Result и Option, возможен panic для критических ошибок
- Модель: ошибки — часть типов: Result<T, E> или Option<T>. Пропагируются явным ? оператором или pattern matching; ошибки типизированы $Eможетбытьenum$.
- Преимущества: статическая типизация ошибок, безопасная композиция, лаконичная передача ошибок через ?, ресурсы управляются RAII/Drop $очисткагарантированапривыходеизблока$.
- Минусы: требуется проектирование типов ошибок и преобразований $From/Into$, иногда verbose для очень простых случаев; learning curve.
Пример:

fn read_file(path: &str) -> Result<String, std::io::Error> {
let s = std::fs::read_to_string$path$?; // ? пробрасывает ошибку
Ok$s$ }

match read_file("a.txt") {
Ok$text$ => { / ok / }
Err$e$ => { / обработка / }
}

Option:

fn find_user$id:u32$ -> Option { ... }
if let Some$u$ = find_user$id$ { ... } else { ... }

Влияние модели на композицию кода
- JS:
- Исключения дают "non-local" выход — удобно, но делает явную композицию труднее отслеживаемой.
- Promises позволяют композицию $.then/.catch,Promise.all$, но обработка ошибок типово не проверяема по типу.
- async/await упрощает последовательную композицию, но нужно помнить await и возможные забытые catch.
- Go:
- Явное возвращение ошибок упрощает понимание потока и контроль — композиция простая, но вербозная: надо явно проверять и пробрасывать ошибки во многих местах.
- Для сложной композиции используются helper-функции/паттерны $wrapper,middleware$.
- Rust:
- Result + ? дают очень удобную композицию: можно писать последовательный код, не захламляя его проверками.
- Комбинаторы $map,an{d}_{t}hen$ и pattern matching позволяют выразительную композицию обработок.
Влияние на читабельность
- JS: при хорошем использовании async/await код читаем; но неявность ошибок и разнообразие форм $string,Error,object$ ухудшают понимание контракта.
- Go: явность делает причины ошибок очевидными, но много boilerplate.
- Rust: при грамотном дизайне типов ошибок код и контракт очень читаемы; синтаксис ? уменьшает шум.
Обработка ресурсов $cleanup$ - JS:
- try/finally и finally в async/await используются для очистки; в промисах нужен .finally.
- GC управляет памятью, но внешние ресурсы надо освобождать вручную.
- Go:
- defer — сильный и надёжный инструмент для очистки $внезависимостиотраннегоreturn$.
- Rust:
- RAII/Drop — ресурсы автоматически освобождаются при выходе из области видимости; это самый надёжный способ управления ресурсами.
Тестируемость
- JS:
- Тестирование ошибок затрудняется отсутствием контрактов типов ошибок; нужно проверять по классу Error, message или пользовательской метке.
- Легко писать интеграционные тесты с промисами/async-await.
- Go:
- Явные ошибки легко мокать и проверять; можно определить sentinel errors и сравнивать через errors.Is.
- Rust:
- Типизированные ошибки упрощают написание unit-тестов; можно моделировать варианты Result/Option в тестах прямо на уровне типов.
Рекомендации для публичного API библиотеки
$общиепринципы$ - Документируйте все возможные ошибки $классы/коды/семантику$ и указывайте, какие ошибки считаются временными/повторимыми.
- Выбирайте модель ошибок, идиоматичную для языка $неизобретайтечужиепаттерны$:
- JS: возвращайте Promise $asyncfunctions$ и бросайте/отклоняйте с Error-подклассами; не бросайте примитивы; экспортируйте собственные Error-классы или коды $err.code$ для машинной обработки.
- Go: возвращайте $T,error$; не используйте panic для обычных ошибок; предоставьте хорошо именованные ошибки $varErrNotFound=errors.New(...)$ и используйте wrapping $fmt.Errorf("$ чтобы сохранить трассировку; поддерживайте context.Context для отмены/таймаутов.
- Rust: возвращайте Result<T, E> с E — понятный enum ошибки; реализуйте std::error::Error + Display; используйте thiserror/snafu для удобства; для простоты можно в высокоуровневых приложениях использовать anyhow, но публичный API лучше с явным enum.
- Категоризация ошибок: предоставляйте классификацию $например,NotFound,InvalidArgument,Timeout,Temporary$ и/или машинные коды, чтобы пользователи могли программно принимать решения $retry,fallback$.
- Не смешивайте подходы: в одной библиотеке лучше единообразие $например,вJSневозвращатьиногдапромис,иногдаколбэк$.
- Ресурсная безопасность: обеспечьте гарантированный cleanup $вJS—документацияпроfinally,вGo—предлагаемdefer,вRust—опишитеownershipиDrop$.
- Совместимость и миграция: если библиотека может быть использована из разных контекстов $sync/async$, документируйте поведение, и по возможности предоставьте только асинхронный API $вJS$ или синхронный $вGo/Rust$ как это ожидаемо.
- Тестируемость: проектируйте ошибки так, чтобы в тестах было легко симулировать различные ветви $mock-объекты,возвратспециальныхerror-кодов,featureflags$.
Конкретные советы по языкам для публичного API
- JavaScript:
- API должен возвращать Promise $илибытьasync$. Все ошибки — экземпляры Error $предпочтительнособственныеклассы,напримерMyLibErrorсполямиcode,meta$.
- Документируйте коды ошибок и условия бросания.
- Пример: export class NotFoundError extends Error { constructor$msg${ super$msg$; this.code='NOT_FOUND'; } }
- Go:
- Возвращайте $T,error$. Определите пакетовую ошибку-константу для часто проверяемых случаев $ErrNotFound$.
- Используйте errors.Is/errors.As для распознавания обёрнутых ошибок.
- Не паниковать при обычных ошибках; используйте context для отмены.
- Rust:
- Возвращайте Result<T, ErrorEnum>. Сделайте ErrorEnum исчерпывающим и документируйте варианты.
- Реализуйте Display и std::error::Error; предоставьте From<...> для удобных конверсий.
- Для клиентов, которым важна удобность, можно в дополнение иметь модуль с высокоуровневым типом $anyhow$ — но публичный API лучше с явными ошибками.
Короткое резюме
- Если язык динамический $JS$ — используйте стандартную модель $throw/reject$ но централизуйте ошибки в Error-подклассах с кодами/метаданными.
- Если язык у вас явного error-as-value $Go$ — следуйте идиоме: возвращайте error, используйте wrapping/Is и defer для ресурсов.
- Если язык типизированный как Rust — отдавайте предпочтение Result/Option с хорошо продуманными типами ошибок и ? для удобства композиции.
Если нужно, могу:
- Предложить шаблон $скелет$ enum-ошибок для Rust или пример Error-классов и кодов для JS;
- Показать пример API библиотеки с конкретной схемой кодов ошибок и обработкой в типичном consumer-коде.