Python中assert函数的用法小结

本文介绍Python中使用assert进行代码检查的方法及其重要性。通过实际案例演示如何利用assert确保程序健壮性和帮助定位问题。

写程序的时候加上更加严谨的检查的习惯是我前不久刚刚学到的,之前纵然知道这很有用也很有必要,但是从来没有主动去尝试过。年前看了一本国外一个人写的C语言数据结构与算法讲义之后,觉得以后自己的软件中也有必要加上这种类似的检测,甚至说我常用的一些小脚本也有必要把这个加进去。

从15年下半年开始,我用的脚本语言Python居多,今天就大致总结一下Python中这种检测以及终止程序的方式。

Python中常用的一种方式是适用assert,最初在教程中看到有这个用法的时候只是浏览了一下就跳过了,感觉这个东西对我来说没用。后来学习MIT的6周公开课,简单的把这个功能学了一下,不过依然没有在我自己的代码中使用。后来大量使用已经是我前面提到的时间点以后了。

assert,通常在中文译本的教程活着书籍中翻译成断言。我觉得掌握这个常用的功能还得从文字具体的含义上来,不能够简单的记住这么一个名词或者是说法。断言,在中文的含义中看来是表达时分确定、十分肯定的含义。这样,这个函数后面参数对函数结果的影响也就明确了,只有当我十分确定的情况发生时才不会有错误。

编写如下代码测试:

  1 #!/usr/bin/python

  2 

  3 import os

  4 

  5 dir_info = os.listdir('./')

  6 assert('config.PNG' in dir_info)

  7 


代码测试,结果如下:

GreydeMac-mini:vim greyzhang$ vim assert_demo.py

GreydeMac-mini:vim greyzhang$ ls

assert_demo.py code_after.PNG code_before.PNG config.PNG

GreydeMac-mini:vim greyzhang$ python assert_demo.py 

GreydeMac-mini:vim greyzhang$ rm config.PNG 

GreydeMac-mini:vim greyzhang$ ls

assert_demo.py code_after.PNG code_before.PNG

GreydeMac-mini:vim greyzhang$ python assert_demo.py 

Traceback (most recent call last):

  File "assert_demo.py", line 6, in <module>

    assert('config.PNG' in dir_info)

AssertionError

GreydeMac-mini:vim greyzhang$ 


可以看出,当判断的文件存在时,使用断言说明文件存在程序运行没有任何错误。而删除断言中判断的存在文件之后,程序运行时候报错。实际上,断言的条件不成立时程序是直接报错并且终止执行。这不仅仅是保证程序运行可靠的一种方式,同时也算是一种程序问题定位的一种手段。因为程序运行停止时,错误信息会给出出现错误所在的代码行,而相应的条件都是程序员自己设定的,比较容易排查。

### Python 中 `assert` 函数用法 #### 基本概念 `assert` 是一种调试工具,在开发过程中用来捕获不应该发生的逻辑错误。它通过条件判断来确认程序的状态是否符合预期,如果不满足则抛出异常[^1]。 #### 基本语法 其基本语法如下: ```python assert condition, optional_message ``` - **condition**: 这是一个布尔表达式。当该表达式的值为 `True` 时,程序正常运行;如果为 `False`,则会引发 `AssertionError`。 - **optional_message** (可选): 如果断言失败,这个参数作为附加信息被显示出来,有助于开发者快速定位问题[^3]。 #### 示例代码 以下是几个简单的示例: ##### 输入验证 假设我们希望确保传入函数的参数大于零: ```python def process_positive_number(x): assert x > 0, "Input must be a positive number" return x * 2 print(process_positive_number(5)) # 正常执行 # print(process_positive_number(-1)) # 抛出 AssertionError: Input must be a positive number ``` ##### 测试场景下的应用 在单元测试中可以利用 `assert` 来验证某些特定条件下代码的行为是否正确: ```python def test_division(): result = divide(10, 2) assert result == 5, f"Expected 5 but got {result}" test_division() ``` #### 注意事项 1. **生产环境中禁用**: 在启用优化模式 (`python -O`) 下,所有 `assert` 语句都会被忽略,因此不应依赖于它们来进行关键的数据校验或安全防护[^2]。 2. **清晰的错误信息**: 提供有意义的消息可以帮助更快地诊断问题所在[^4]。 #### 自定义异常消息 可以通过第二个参数指定更详细的报错提示,这尤其适用于复杂的业务逻辑或者团队协作项目中: ```python value = -1 assert value >= 0, f"The provided value ({value}) is negative and invalid." ``` #### 调试与日志记录的区别 虽然两者都可用于跟踪程序状态,但 `assert` 更侧重于即时终止不符合期望的情况并立即反馈给程序员,而日志通常用于长期监控和分析系统行为。 #### 总结 合理运用 `assert` 可以显著提升编码效率以及减少潜在缺陷的发生几率,但在实际部署前需考虑移除这些检查以免影响最终产品的稳定性。 ---
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