断言是什么意思?它是如何使用的?
当前回答
>>>this_is_very_complex_function_result = 9
>>>c = this_is_very_complex_function_result
>>>test_us = (c < 4)
>>> #first we try without assert
>>>if test_us == True:
print("YES! I am right!")
else:
print("I am Wrong, but the program still RUNS!")
I am Wrong, but the program still RUNS!
>>> #now we try with assert
>>> assert test_us
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#52>", line 1, in <module>
assert test_us
AssertionError
>>>
其他回答
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。
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。
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。
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