Python中何时使用断言 assert

使用断言表达式，通常会有人误用它，所以我决定写一篇文章来说明何时使用断言，什么时候不用。为那些还不清楚它的人，Python的assert是用来检查一个条件，如果它为真，就不做任何事。如果它为假，则会抛出AssertError并且包含错误信息。例如：pyx=23pyassertx0,"xisnotzeroornegative"pyassertx%2==0,"xisnotanevennumber"Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inAssertionError:xisnotanevennumber很多人用assert作为一个很快和容易的方法来在参数错误的时候抛出异常。但这样做是错的，非常错误，有两个原因。首先AssertError不是在测试参数时应该抛出的错误。你不应该像这样写代码：ifnotisinstance(x,int):raiseAssertionError("notanint")你应该抛出TypeError的错误，assert会抛出错误的异常。但是，更危险的是，有一个关于assert的困扰：它可以被编译好然后从来不执行，如果你用–O或–oo选项运行Python，结果不保证assert表达式会运行到。当适当的使用assert时，这是未来，但是当assert不恰当的使用时，它会让代码用-O执行时出错。那什么时候应该使用assert？没有特定的规则，断言应该用于：防御型的编程运行时检查程序逻辑检查约定程序常量检查文档（在测试代码的时候使用断言也是可接受的，是一种很方便的单元测试方法，你接受这些测试在用-O标志运行时不会做任何事。我有时在代码里使用assertFalse来标记没有写完的代码分支，我希望这些代码运行失败。尽管抛出NotImplementedError可能会更好。）关于断言的意见有很多，因为它能确保代码的正确性。如果你确定代码是正确的，那么就没有用断言的必要了，因为他们从来不会运行失败，你可以直接移除这些断言。如果你确定检查会失败，那么如果你不用断言，代码就会通过编译并忽略你的检查。在以上两种情况下会很有意思，当你比较肯定代码但是不是绝对肯定时。可能你会错过一些非常古怪的情况。在这个情况下，额外的运行时检查能帮你确保任何错误都会尽早地被捕捉到。另一个好的使用断言的方式是检查程序的不变量。一个不变量是一些你需要依赖它为真的情况，除非一个bug导致它为假。如果有bug，最好能够尽早发现，所以我们为它进行一个测试，但是又不想减慢代码运行速度。所以就用断言，因为它能在开发时打开，在产品阶段关闭。一个非变量的例子可能是，如果你的函数希望在它开始时有数据库的连接，并且承诺在它返回的时候仍然保持连接，这就是函数的不变量：defsome_function(arg):assertnotDB.closed()#codegoeshereassertnotDB.closed()returnresult断言本身就是很好的注释，胜过你直接写注释：#whenwereachhere,weknowthatn2你可以通过添加断言来确保它：assertn2断言也是一种防御型编程。你不是让你的代码防御现在的错误，而是防止在代码修改后引发的错误。理想情况下，单元测试可以完成这样的工作，可是需要面对的现实是，它们通常是没有完成的。人们可能在提交代码前会忘了运行测试代码。有一个内部检查是另一个阻挡错误的防线，尤其是那些不明显的错误，却导致了代码出问题并且返回错误的结果。加入你有一些if…elif的语句块，你知道在这之前一些需要有一些值：#targetisexpectedtobeoneofx,y,orz,andnothingelse.iftarget==x:run_x_code()eliftarget==y:run_y_code()else:run_z_code()假设代码现在是完全正确的。但它会一直是正确的吗？依赖的修改，代码的修改。如果依赖修改成target=w会发生什么，会关系到run_w_code函数吗？如果我们改变了代码，但没有修改这里的代码，可能会导致错误的调用run_z_code函数并引发错误。用防御型的方法来写代码会很好，它能让代码运行正确，或者立马执行错误，即使你在未来对它进行了修改。在代码开头的注释很好的一步，但是人们经常懒得读或者更新注释。一旦发生这种情况，注释会变得没用。但有了断言，我可以同时对代码块的假设书写文档，并且在它们违反的时候触发一个干净的错误asserttargetin(x,y,z)iftarget==x:run_x_code()eliftarget==y:run_y_code()else:asserttarget==zrun_z_code()这样，断言是一种防御型编程，同时也是一种文档。我想到一个更好的方案：iftarget==x:run_x_code()eliftarget==y:run_y_code()eliftarget==z:run_z_code()else:#Thiscanneverhappen.ButjustincaseitdoesraiseRuntimeError("anunexpectederroroccurred")按约定进行设计是断言的另一个好的用途。我们想象函数与调用者之间有个约定，比如下面的：“如果你传给我一个非空字符串，我保证传会字符串的第一个字母并将其大写。”如果约定被函数或调用这破坏，代码就会出问题。我们说函数有一些前置条件和后置条件，所以函数就会这么写：deffirst_upper(astring):assertisinstance(astring,str)andlen(astring)0result=astring[0].upper()assertisinstance(result,str)andlen(result)==1assertresult==result.upper()returnresult按约定设计的目标是为了正确的编程，前置条件和后置条件是需要保持的。这是断言的典型应用场景，因为一旦我们发布了没有问题的代码到产品中，程序会是正确的，并且我们能安全的移除检查。下面是我建议的不要用断言的场景：不要用它测试用户提供的数据不要用断言来检查你觉得在你的程序的常规使用时会出错的地方。断言是用来检查非常罕见的问题。你的用户不应该看到任何断言错误，如果他们看到了，这是一个bug，修复它。有的情况下，不用断言是因为它比精确的检查要短，它不应该是懒码农的偷懒方式。不要用它来检查对公共库的输入参数，因为它不能控制调用者，所以不能保证调用者会不会打破双方的约定。不要为你觉得可以恢复的错误用断言。换句话说，不用改在产品代码里捕捉到断言错误。不要用太多断言以至于让代码很晦涩。

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python断言assertequals是什么意思

根据老外的解释就是说assertEqual与assertEquals没有区别，可以说是完全一样的函数，而现在assertEquals函数已经被弃用，也就说不建议你使用了，以后可能这个方法就在python中消失了，在python3.0中已经趋向使用不带s的assert方法了，但是现在仍然没有删掉的原因是因为有一些旧代码和项目在使用带s的方法，语言要保持旧代码的兼容性。

至于assert那就很好解释了，就是判断0,1 也就是python中的真假关系

assertAlmostEquals这2个方法存在的原因与上面的相同，建议你不要使用带s的方法了，这个方法是做一个粗略判断，判断的值为你4舍5入后的值，也就是说5.1与5.2是相等的，如果使用这样的assert方法。

【Python】assert断言

assertIsNotNone(testValue, message)

定义： 单元测试库函数，用于单元测试中以检查输入值是否为None。

输入值：

testValue：变量，需要测试的变量。

message：字符串，测试消息失败时显示的消息。

返回值： 根据断言条件返回布尔值，如果输入值满足assertIsNotNone()将返回true，否则返回false。

函数名：

1. 判断是否相等

assertEqual

assertNotEqual

2. 判断真假

assertTrue

assertFalse

3. 判断是否为空

assertIsNone

assertIsNotNone

返回值： 满足断言，返回True；不满足断言，返回False。

新闻名称：python有断言函数吗 python中的断言
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