断言是什么意思?它是如何使用的?


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格式: 断言表达式(参数) 当assert遇到语句时,Python对表达式求值。如果语句不为真,则引发异常(assertionError)。 如果断言失败,Python使用ArgumentExpression作为AssertionError的参数。可以像使用try-except语句一样捕获和处理AssertionError异常,但如果没有处理,它们将终止程序并产生跟踪。 例子:

def KelvinToFahrenheit(Temperature):    
    assert (Temperature >= 0),"Colder than absolute zero!"    
    return ((Temperature-273)*1.8)+32    
print KelvinToFahrenheit(273)    
print int(KelvinToFahrenheit(505.78))    
print KelvinToFahrenheit(-5)    

当执行上面的代码时,它会产生以下结果:

32.0
451
Traceback (most recent call last):    
  File "test.py", line 9, in <module>    
    print KelvinToFahrenheit(-5)    
  File "test.py", line 4, in KelvinToFahrenheit    
    assert (Temperature >= 0),"Colder than absolute zero!"    
AssertionError: Colder than absolute zero!    

其他回答

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

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。

断言是在我们的程序中自信地陈述事实的语句。

语法:assert <条件>或assert <条件>,<错误消息>

它有一个条件/表达式,它应该总是为真。如果条件为false, assert语句将停止程序并抛出AssertionError错误消息。你的断言表达式将是你不希望在程序中出现的东西。

e.g.

Assert <条件>——使用Assert而没有<错误消息> var = int(输入("输入值1-9包含:")) 断言var != 0 打印(var) 输出: 如果输入为0: AssertionError 如果输入为1: 1 断言<条件>,<错误消息>——使用带有<错误消息>的断言 var = int(输入("输入值1-9包含:")) 断言var !=0,"输入不能为零" 打印(var) 输出: 如果输入为0: AssertionError:输入不能为零 如果输入为1: 1

重点:

它被用作调试工具。 它接受一个表达式和一个可选消息。 它几乎存在于每一种编程语言中