Is there a performance or code maintenance issue with using assert as part of the standard code instead of using it just for debugging purposes? Is assert x >= 0, 'x is less than zero' better or worse than if x < 0: raise Exception('x is less than zero') Also, is there any way to set a business rule like if x < 0 raise error that is always checked without the try/except/finally so, if at anytime throughout the code x is less than 0 an error is raised, like if you set assert x < 0 at the start of a function, anywhere within the function where x becomes less then 0 an exception is raised?
当前回答
Assert是检查- 1. 有效条件, 2. 有效的表述, 3.真正的逻辑; 源代码。它不会让整个项目失败,而是会发出警报,提示源文件中有些地方不合适。
在例1中,因为变量'str'不是空的。因此不会引发任何断言或异常。
示例1:
#!/usr/bin/python
str = 'hello Python!'
strNull = 'string is Null'
if __debug__:
if not str: raise AssertionError(strNull)
print str
if __debug__:
print 'FileName '.ljust(30,'.'),(__name__)
print 'FilePath '.ljust(30,'.'),(__file__)
------------------------------------------------------
Output:
hello Python!
FileName ..................... hello
FilePath ..................... C:/Python\hello.py
在例2中,var 'str'为空。因此,我们可以通过assert语句来避免用户走在错误程序前面。
示例2:
#!/usr/bin/python
str = ''
strNull = 'NULL String'
if __debug__:
if not str: raise AssertionError(strNull)
print str
if __debug__:
print 'FileName '.ljust(30,'.'),(__name__)
print 'FilePath '.ljust(30,'.'),(__file__)
------------------------------------------------------
Output:
AssertionError: NULL String
当我们不想调试并意识到源代码中的断言问题时。禁用优化标志
python -O assertStatement.py 没有东西会被打印出来
其他回答
我补充说,我经常使用断言来指定属性,比如循环不变量或我的代码应该具有的逻辑属性,就像我在正式验证的软件中指定它们一样。
它们有两个目的,告诉读者,帮助我推理,并检查我在推理中没有犯错误。例如 :
k = 0
for i in range(n):
assert k == i * (i + 1) // 2
k += i
#do some things
或者在更复杂的情况下:
def sorted(l):
return all(l1 <= l2 for l1, l2 in zip(l, l[1:]))
def mergesort(l):
if len(l) < 2: #python 3.10 will have match - case for this instead of checking length
return l
k = len(l // 2)
l1 = mergesort(l[:k])
l2 = mergesort(l[k:])
assert sorted(l1) # here the asserts allow me to explicit what properties my code should have
assert sorted(l2) # I expect them to be disabled in a production build
return merge(l1, l2)
因为当python在优化模式下运行时,断言是禁用的,所以不要犹豫在它们中编写代价高昂的条件,特别是当它使您的代码更清晰,更不容易出现错误时
断言应该用于测试不应该发生的情况。目的是在程序状态损坏的情况下尽早崩溃。
异常应该用于可能发生的错误,并且几乎总是应该创建自己的Exception类。
例如,如果您正在编写一个从配置文件读取到dict的函数,那么文件中的不当格式将引发ConfigurationSyntaxError,而您可以断言您不会返回None。
在您的示例中,如果x是通过用户界面或外部源设置的值,则最好使用异常。
如果x只是在同一个程序中由您自己的代码设置的,则使用断言。
无论如何,如果你处理的代码依赖assert来正常工作,那么添加以下代码将确保assert被启用:
try:
assert False
raise Exception('Python assertions are not working. This tool relies on Python assertions to do its job. Possible causes are running with the "-O" flag or running a precompiled (".pyo" or ".pyc") module.')
except AssertionError:
pass
Assert是检查- 1. 有效条件, 2. 有效的表述, 3.真正的逻辑; 源代码。它不会让整个项目失败,而是会发出警报,提示源文件中有些地方不合适。
在例1中,因为变量'str'不是空的。因此不会引发任何断言或异常。
示例1:
#!/usr/bin/python
str = 'hello Python!'
strNull = 'string is Null'
if __debug__:
if not str: raise AssertionError(strNull)
print str
if __debug__:
print 'FileName '.ljust(30,'.'),(__name__)
print 'FilePath '.ljust(30,'.'),(__file__)
------------------------------------------------------
Output:
hello Python!
FileName ..................... hello
FilePath ..................... C:/Python\hello.py
在例2中,var 'str'为空。因此,我们可以通过assert语句来避免用户走在错误程序前面。
示例2:
#!/usr/bin/python
str = ''
strNull = 'NULL String'
if __debug__:
if not str: raise AssertionError(strNull)
print str
if __debug__:
print 'FileName '.ljust(30,'.'),(__name__)
print 'FilePath '.ljust(30,'.'),(__file__)
------------------------------------------------------
Output:
AssertionError: NULL String
当我们不想调试并意识到源代码中的断言问题时。禁用优化标志
python -O assertStatement.py 没有东西会被打印出来
这是一个悬而未决的问题,我有两个方面想涉及:何时添加断言以及如何编写错误消息。
目的
向初学者解释一下,断言是一种可能引发错误的语句,但您不会捕获它们。他们通常不应该被抚养,但在现实生活中,他们有时还是会被抚养。这是一个严重的情况,代码无法恢复,我们称之为“致命错误”。
其次,它是为了“调试目的”,虽然正确,但听起来非常轻蔑。我更喜欢“声明不变量,它永远不应该被违反”的提法,尽管它对不同的初学者有不同的作用……有些人“只是得到它”,而另一些人要么没有找到它的任何用途,要么取代正常的异常,甚至用它来控制流。
风格
在Python中,assert是语句,而不是函数!(记住assert(False, 'is true')不会引发。但是,先说一下:
何时以及如何编写可选的“错误消息”?
这实际上适用于单元测试框架,它通常有许多专用的方法来执行断言(assertTrue(条件),assertFalse(条件),assertEqual(实际的,预期的)等)。它们通常还提供了一种对断言进行评论的方法。
在一次性代码中,您可以不使用错误消息。
在某些情况下,没有什么可以添加到断言:
def垃圾场(东西): 屁 # ...
但除此之外,消息对于与其他程序员(有时是你代码的交互式用户,例如在Ipython/Jupyter等)的交流是有用的。
给他们信息,而不仅仅是泄露内部实现细节。
而不是:
assert meaningless_identifier <= MAGIC_NUMBER_XXX, 'meaningless_identifier is greater than MAGIC_NUMBER_XXX!!!'
写:
assert meaningless_identifier > MAGIC_NUMBER_XXX, 'reactor temperature above critical threshold'
或者甚至:
assert meaningless_identifier > MAGIC_NUMBER_XXX, f'reactor temperature({meaningless_identifier }) above critical threshold ({MAGIC_NUMBER_XXX})'
我知道,我知道——这不是静态断言的情况,但我想指出消息的信息值。
消极还是积极的信息?
这可能是有争议的,但读到这样的东西让我很受伤:
assert a == b, 'a is not equal to b'
这是两个相互矛盾的东西。因此,每当我对代码库产生影响时,我就会通过使用“必须”和“应该”等额外的动词来明确我们想要什么,而不是说我们不想要什么。 断言a == b, 'a必须等于b'
然后,获取AssertionError: a must equal to b也是可读的,并且语句在代码中看起来是合乎逻辑的。此外,您可以在不读取回溯(有时甚至不可用)的情况下从中获得一些信息。
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