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

英语单词assert在这里的意思是发誓、肯定、宣称。它的意思不是“检查”或“应该是”。这意味着你作为一个程序员要在这里做一个宣誓声明:

# I solemnly swear that here I will tell the truth, the whole truth, 
# and nothing but the truth, under pains and penalties of perjury, so help me FSM
assert answer == 42

如果代码是正确的，除了单事件中断、硬件故障等，任何断言都不会失败。这就是为什么程序对终端用户的行为不能受到影响。特别是，断言即使在异常的编程条件下也不能失败。这种事从来没有发生过。如果发生这种情况，程序员应该为此受到惩罚。

是否存在性能问题?

Please remember to "make it work first before you make it work fast". Very few percent of any program are usually relevant for its speed. You can always kick out or simplify an assert if it ever proves to be a performance problem -- and most of them never will. Be pragmatic: Assume you have a method that processes a non-empty list of tuples and the program logic will break if those tuples are not immutable. You should write: def mymethod(listOfTuples): assert(all(type(tp)==tuple for tp in listOfTuples)) This is probably fine if your lists tend to be ten entries long, but it can become a problem if they have a million entries. But rather than discarding this valuable check entirely you could simply downgrade it to def mymethod(listOfTuples): assert(type(listOfTuples[0])==tuple) # in fact _all_ must be tuples! which is cheap but will likely catch most of the actual program errors anyway.

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

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。

除了其他答案之外，断言本身也会抛出异常，但仅抛出AssertionErrors。从实用主义的角度来看，当您需要对捕获的异常进行精细控制时，断言并不适合。