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。

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。

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。

其他人已经为您提供了文档链接。

您可以在交互式shell中尝试以下操作:

>>> assert 5 > 2
>>> assert 2 > 5
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <fragment>
builtins.AssertionError:

第一个语句什么都不做，而第二个语句引发异常。这是第一个提示:断言用于检查在代码的给定位置(通常是函数的开始(前置条件)和结束(后置条件)中应该为真条件。

断言实际上与契约编程高度相关，这是一种非常有用的工程实践:

http://en.wikipedia.org/wiki/Design_by_contract。

断言是一种系统的方法，用于检查程序的内部状态是否如程序员所期望的那样，目的是捕捉错误。请参阅下面的示例。

>>> number = input('Enter a positive number:')
Enter a positive number:-1
>>> assert (number > 0), 'Only positive numbers are allowed!'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError: Only positive numbers are allowed!
>>>