断言是什么意思?它是如何使用的?
当前回答
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
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。
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。
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。
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。
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