注意括号。正如在其他回答中指出的那样，在Python 3中，assert仍然是一个语句，因此通过与print(..)类比，可以推断出assert(..)或raise(..)，但不应该这样做。

这是错误的:

assert(2 + 2 == 5, "Houston we've got a problem")

这是正确的:

assert 2 + 2 == 5, "Houston we've got a problem"

第一个不能工作的原因是bool((False，“Houston we've got a problem”))的值为True。

在assert(False)语句中，这些只是在False周围的多余圆括号，对其内容求值。但是使用assert(False)，圆括号现在是一个元组，而非空元组在布尔上下文中的计算结果为True。

正如在其他回答中所写的那样，assert语句用于检查 程序:在给定点上的程序

我就不重复刚才说的相关内容了 message，括号，或-O选项和__debug__常量。同时查看 首先是医生 手的信息。我将集中讨论你的问题:assert有什么用? 更准确地说，什么时候(什么时候不)应该使用assert?

assert语句对调试程序很有用，但不建议检查user 输入。我使用以下经验法则:keep断言来检测this 不应该发生的情况。一个用户 输入可能不正确，例如密码太短，但这不是一个this 不应该发生的情况。如果一个圆的直径不是它的两倍大 半径，这是不应该发生的情况。

在我看来，assert最有趣的用法是受到 通过合同编程 由B. Meyer在[面向对象软件构造]中描述( https://www.eiffel.org/doc/eiffel/Object-Oriented_Software_Construction%2C_2nd_Edition )，并以[Eiffel编程语言]( https://en.wikipedia.org/wiki/Eiffel_ (programming_language))。你不能完全 使用assert语句模拟契约编程，但它是 保持意图很有趣。

举个例子。假设您必须编写一个head函数(如 [Haskell中的头部功能]( http://www.zvon.org/other/haskell/Outputprelude/head_f.html))。的 给出的规范是:“如果列表不为空，则返回 清单的第一项”。看看下面的实现:

>>> def head1(xs): return xs[0]

And

>>> def head2(xs):
...     if len(xs) > 0:
...         return xs[0]
...     else:
...         return None

(是的，如果xs else None，这可以写成return xs[0]，但这不是重点)。

如果列表不为空，则两个函数的结果与此结果相同 是正确的:

>>> head1([1, 2, 3]) == head2([1, 2, 3]) == 1
True

因此，两种实现(我希望)都是正确的。当你尝试的时候，它们是不同的 取一个空列表的头项:

>>> head1([])
Traceback (most recent call last):
...
IndexError: list index out of range

But:

>>> head2([]) is None
True

同样，这两种实现都是正确的，因为不应该传递空值 列出这些函数(我们不在规范范围内)。这是一个 不正确的判断，但如果你做了这样的判断，任何事情都有可能发生。 一个函数引发异常，另一个函数返回一个特殊值。 最重要的是:我们不能依赖这种行为。如果xs是空的， 这是可行的:

print(head2(xs))

但是这会使程序崩溃:

print(head1(xs))

为了避免一些意外，我想知道我什么时候经过一些意外 函数的参数。换句话说:我想知道什么时候可观察到 行为是不可靠的，因为它依赖于实现，而不是规范。 当然，我可以阅读规范，但程序员并不总是仔细阅读 文档。

想象一下，如果我有一种方法将规范插入到代码中以获得 以下效果:当我违反规范，例如通过传递一个空 清单上的人头，我会收到警告。写正确的答案会有很大的帮助 (即符合规范)程序。这就是assert的地方 进入现场:

>>> def head1(xs):
...     assert len(xs) > 0, "The list must not be empty"
...     return xs[0]

And

>>> def head2(xs):
...     assert len(xs) > 0, "The list must not be empty"
...     if len(xs) > 0:
...         return xs[0]
...     else:
...         return None

现在，我们有:

>>> head1([])
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: The list must not be empty

And:

>>> head2([])
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: The list must not be empty

注意，head1抛出AssertionError，而不是IndexError。这是 因为AssertionError不是任何运行时错误:它标志着一个 违反规范。我想要一个警告，但是我得到了一个错误。 幸运的是，我可以禁用检查(使用-O选项)， 但风险由我自己承担。我将会做一个坠毁真的很贵，并希望 最好的想象一下，我的程序被嵌入到一艘宇宙飞船中，它穿越 黑洞。我将禁用断言，并希望程序足够健壮 尽量不要崩溃。

这个例子只是关于前提条件的，你可以使用assert来检查 后置条件(返回值和/或状态)和不变量(对象的状态) 类)。注意，使用assert检查后置条件和不变量可以 麻烦:

对于后置条件，您需要将返回值赋给一个变量，以及 也许是用来存储对象的初始状态如果你在处理一个方法; 对于不变量，必须在方法调用之前和之后检查状态。

你不会有像埃菲尔铁塔一样复杂的东西，但你可以 提高程序的整体质量。

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总之，assert语句是检测this的一种方便方法 不应该发生的情况。违反规范(例如:通过 一个空列表头)是第一类这种不应该发生的情况。 因此，虽然assert语句可用于检测任何意外情况， 这是一种确保满足规范的特权方式。 在代码中插入断言语句以表示 规格，我们可以希望您已经提高了程序的质量，因为 不正确的参数，不正确的返回值，不正确的类状态… 将被报告。

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>)

assert语句几乎存在于每一种编程语言中。它有两个主要用途:

它有助于在程序的早期(原因很清楚的时候)检测问题，而不是在其他一些操作失败的时候。例如，Python中的类型错误如果没有在早期被捕获，可能会在实际引发异常之前经历几层代码。 对于阅读代码的其他开发人员来说，它可以作为文档使用，他们看到断言后可以自信地说从现在开始它的条件是成立的。

当你……

assert condition

．.． 您告诉程序测试该条件，如果条件为假，则立即触发一个错误。

在Python中，它大致相当于:

if not condition:
    raise AssertionError()

在Python shell中试试:

>>> assert True # nothing happens
>>> assert False
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError

断言可以包含可选的消息，您可以在运行解释器时禁用它们。

如果断言失败，打印一条消息:

assert False, "Oh no! This assertion failed!"

不要像调用函数一样使用括号来调用assert。这是一个声明。如果执行断言(condition, message)，则运行断言时将使用(condition, message)元组作为第一个参数。

至于禁用它们，当以优化模式运行python时，其中__debug__为False, assert语句将被忽略。只需要传递-O标志:

python -O script.py

相关文档请参见这里。

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。

def getUser(self, id, Email):

    user_key = id and id or Email

    assert user_key

可用于确保在函数调用中传递参数。