正如其他答案所指出的，assert类似于在给定条件不为真时抛出异常。一个重要的区别是，如果使用优化选项-O编译代码，断言语句将被忽略。文档说断言表达式可以更好地描述为等效于

if __debug__:
   if not expression: raise AssertionError

如果你想彻底测试你的代码，然后在你高兴地看到你的断言案例都没有失败时发布一个优化版本，这可能是有用的——当优化打开时，__debug__变量变成False，条件将停止计算。如果您依赖断言，而没有意识到断言已经消失，该特性还可以发现这一点。

如果你想知道python中保留函数的确切功能，输入help(enter_keyword)

如果您正在输入保留关键字，请确保将其输入为字符串。

正如其他答案所指出的，assert类似于在给定条件不为真时抛出异常。一个重要的区别是，如果使用优化选项-O编译代码，断言语句将被忽略。文档说断言表达式可以更好地描述为等效于

if __debug__:
   if not expression: raise AssertionError

如果你想彻底测试你的代码，然后在你高兴地看到你的断言案例都没有失败时发布一个优化版本，这可能是有用的——当优化打开时，__debug__变量变成False，条件将停止计算。如果您依赖断言，而没有意识到断言已经消失，该特性还可以发现这一点。

断言是什么意思?它是如何使用的?

这里有很好的答案，但不是问题的第二部分。尽管有多年的实践经验，但我直到最近才明白断言的目的。

其他人已经解释了如何使用assert，所以我非常简短。下面是它的用法:

assert condition, "error message"

不要使用圆括号，assert是关键字，不是函数。

assert (condition, "error message")  # wrong: this never fails!

这里给出了如何使用assert的一个很好的解释:http://wiki.c2.com/?WhatAreAssertions assert的目的是在代码中声明不变量。不变式是一种永远不应该违反的条件，除非代码中存在错误。把它们看作是可执行的文档。这与面向对象编程如何封装来自外部世界的代码密切相关。

简单地说:对于其他开发人员，您应该在代码中像使用注释一样使用断言。但它比注释要好，“注释”实际上是在调试模式下检查的!如果删除断言后，您的程序不能正常工作，那么您使用错误。事实上，如果你打开优化(Python -O)， Python将忽略所有的断言。所以不要依赖他们。特别是，不要使用断言来验证用户输入。而是引发异常。

这里有一个很好的例子来把它们联系在一起。让我们假设您希望在代码中有一个特殊的数字类，它表示称为PositiveInt的正整数。你为什么想要那个?有许多函数使用正整数作为参数。通过在代码中使用PositiveInt，您不必在每个函数中反复检查输入是否有效。它由PositiveInt保证。粗略的实现如下所示

class PositiveInt(int):
    # int is immutable, so we have to override new and not init
    def __new__(cls, value):
        if value <= 0:
            raise ValueError(f"{value} is not positive")
        assert value > 0, "value must be positive"
        return super(PositiveInt, cls).__new__(cls, value)   

如你所见，我用了两个if…:提高……用于输入验证和函数末尾的断言。这似乎是多余的，但仅在这个微不足道的示例中!假设函数稍微长一些，也更复杂一些，因此您是否正确地验证了输入并不明显。末尾的断言确保检测到验证代码中的错误。它还使另一个程序员更清楚地了解验证代码的意图，而不是简单的注释。

总之:像使用注释一样使用assert。到处使用!它很便宜，如果它成为用户的性能问题，你可以在发行版中使用python -O关闭它。

assert语句几乎存在于每一种编程语言中。它有助于在程序的早期(原因很清楚的时候)检测问题，而不是在稍后作为其他操作的副作用检测问题。他们总是期待一个真实的条件。

当你这样做的时候:

assert condition

您告诉程序测试该条件，如果为假，则立即触发错误。

在Python中，assert表达式等价于:

if __debug__:
    if not <expression>: raise AssertionError

你可以使用扩展表达式来传递一个可选的消息:

if __debug__:
    if not (expression_1): raise AssertionError(expression_2)

在Python解释器中试试:

>>> assert True # Nothing happens because the condition returns a True value.
>>> assert False # A traceback is triggered because this evaluation did not yield an expected value.
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError

在使用它们之前有一些注意事项，主要是针对那些认为在assert和if语句之间切换的人。使用assert的目的是在某些情况下，当程序验证一个条件并返回一个值时，应该立即停止程序，而不是采取其他方法来绕过错误:

1. 括号

您可能已经注意到，assert语句使用了两个条件。因此，不要用圆括号把它们括起来作为一个明显的建议。如果你这样做:

assert (condition, message)

例子:

>>> assert (1==2, 1==1)
<stdin>:1: SyntaxWarning: assertion is always true, perhaps remove parentheses?

你将使用(condition, message)运行断言，它表示一个元组作为第一个参数，这是因为Python中的非空元组总是True。但是，你可以单独做，没有问题:

assert (condition), "message"

例子:

>>> assert (1==2), ("This condition returns a %s value.") % "False"
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError: This condition returns a False value.

2. 调试的目的

如果你想知道什么时候使用assert语句。举一个现实生活中的例子:

*当你的程序倾向于控制用户输入的每个参数时:

def loremipsum(**kwargs):
    kwargs.pop('bar') # return 0 if "bar" isn't in parameter
    kwargs.setdefault('foo', type(self)) # returns `type(self)` value by default
    assert (len(kwargs) == 0), "unrecognized parameter passed in %s" % ', '.join(kwargs.keys())

*另一种情况是在数学中，0或非正作为某个方程的系数或常数:

def discount(item, percent):
    price = int(item['price'] * (1.0 - percent))
    print(price)
    assert (0 <= price <= item['price']),\
            "Discounted prices cannot be lower than 0 "\
            "and they cannot be higher than the original price."

    return price

*甚至是一个简单的布尔实现的例子:

def true(a, b):
    assert (a == b), "False"
    return 1

def false(a, b):
    assert (a != b), "True"
    return 0

3.数据处理或数据验证

最重要的是不要依赖assert语句来执行数据处理或数据验证，因为该语句可以在Python初始化时使用- o或- oo标记(分别表示值1、2和0(默认值))或PYTHONOPTIMIZE环境变量关闭。

价值1:

* assert被禁用;

*字节码文件使用.pyo而不是.pyc扩展名生成;

* sys.flags.optimize设置为1 (True);

*和，__debug__被设置为False;

值2:禁用一个东西

*文档字符串被禁用;

因此，使用assert语句来验证一种预期的数据是极其危险的，甚至意味着存在一些安全问题。然后，如果你需要验证一些权限，我建议你提出AuthError代替。作为有效的前置条件，assert通常由程序员在不与用户直接交互的库或模块上使用。

在Pycharm中，如果你使用assert和isinstance来声明对象的类型，它会让你在编码时访问父对象的方法和属性，它会自动完成。

例如，self。object1。object2是MyClass对象。

import MyClasss

def code_it(self):
    testObject = self.object1.object2 # at this point, program doesn't know that testObject  is a MyClass object yet
    assert isinstance(testObject , MyClasss) # now the program knows testObject is a MyClass object
    testObject.do_it() # from this point on, PyCharm will be able to auto-complete when you are working on testObject