如果assert关键字后面的代码为False, Python中的assert关键字将引发AssertionError。如果没有，它继续什么都没有发生。

示例1:

a = 5
b = 6

assert a == b

输出:

AssertionError

这是因为，很明显，a不等于b。 如果你想在代码中引发一个异常，这是特别有用的。

def get_dict_key(d, k):
    try:
        assert k in d
        return d[k]
    except Exception:
        print("Key must be in dict.")

上面的示例实际上是无用的，但是请记住，它主要用于调试目的，因此您可以跟踪错误。

Python assert基本上是一种调试辅助工具，用于测试代码内部自检的条件。 当代码进入不可能的边缘情况时，Assert使调试变得非常容易。断言检查那些不可能的情况。

假设有一个函数计算商品折扣后的价格:

def calculate_discount(price, discount):
    discounted_price = price - [discount*price]
    assert 0 <= discounted_price <= price
    return discounted_price

这里，discounted_price永远不能小于0并且大于实际价格。因此，如果上述条件被违反，assert将引发断言错误，这有助于开发人员识别发生了不可能的事情。

希望能有所帮助。

在Python中，断言的目标是通知开发人员程序中不可恢复的错误。

断言并不是为了表明预期的错误条件，比如“文件未找到”，用户可以采取纠正措施(或者只是重试)。

另一种看待它的方法是，断言是代码中的内部自检。它们通过在代码中声明一些不可能的条件来工作。如果这些条件不成立，则意味着程序中存在错误。

如果您的程序没有错误，这些情况将永远不会发生。但如果其中一个确实发生了，程序将崩溃，并提示一个断言错误，告诉您究竟触发了哪个“不可能”条件。这使得跟踪和修复程序中的错误变得更加容易。

以下是我写的Python断言教程的摘要:

Python的assert语句是一种调试辅助，而不是处理运行时错误的机制。使用断言的目标是让开发人员更快地找到错误的可能根源。除非程序中存在错误，否则绝不应引发断言错误。

如果assert关键字后面的代码为False, Python中的assert关键字将引发AssertionError。如果没有，它继续什么都没有发生。

示例1:

a = 5
b = 6

assert a == b

输出:

AssertionError

这是因为，很明显，a不等于b。 如果你想在代码中引发一个异常，这是特别有用的。

def get_dict_key(d, k):
    try:
        assert k in d
        return d[k]
    except Exception:
        print("Key must be in dict.")

上面的示例实际上是无用的，但是请记住，它主要用于调试目的，因此您可以跟踪错误。

assert语句有两种形式。

简单形式assert <expression>相当于

if __​debug__:
    if not <expression>: raise AssertionError

扩展形式assert <expression1>， <expression2>等价于

if __​debug__:
    if not <expression1>: raise AssertionError(<expression2>)

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。