当x在整个函数中小于零时，能够自动抛出错误。您可以使用类描述符。这里有一个例子:

class LessThanZeroException(Exception):
    pass

class variable(object):
    def __init__(self, value=0):
        self.__x = value

    def __set__(self, obj, value):
        if value < 0:
            raise LessThanZeroException('x is less than zero')

        self.__x  = value

    def __get__(self, obj, objType):
        return self.__x

class MyClass(object):
    x = variable()

>>> m = MyClass()
>>> m.x = 10
>>> m.x -= 20
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "my.py", line 7, in __set__
    raise LessThanZeroException('x is less than zero')
LessThanZeroException: x is less than zero

在诸如PTVS、PyCharm、Wing assert isinstance()等IDE中，可以使用isinstance语句对一些不清楚的对象启用代码补全。

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。

当x在整个函数中小于零时，能够自动抛出错误。您可以使用类描述符。这里有一个例子:

class LessThanZeroException(Exception):
    pass

class variable(object):
    def __init__(self, value=0):
        self.__x = value

    def __set__(self, obj, value):
        if value < 0:
            raise LessThanZeroException('x is less than zero')

        self.__x  = value

    def __get__(self, obj, objType):
        return self.__x

class MyClass(object):
    x = variable()

>>> m = MyClass()
>>> m.x = 10
>>> m.x -= 20
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "my.py", line 7, in __set__
    raise LessThanZeroException('x is less than zero')
LessThanZeroException: x is less than zero

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

这种方法唯一真正的错误是，很难使用断言语句产生非常描述性的异常。如果你正在寻找更简单的语法，记住你也可以这样做:

class XLessThanZeroException(Exception):
    pass

def CheckX(x):
    if x < 0:
        raise XLessThanZeroException()

def foo(x):
    CheckX(x)
    #do stuff here

另一个问题是，使用assert进行正常的条件检查会使使用-O标志禁用调试断言变得困难。