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Python中何时使用断言

归档日期:05-05       文本归类:断言      文章编辑:爱尚语录

  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:

  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:

  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。

  (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assert False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:

  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。

  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

  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:

  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。

  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。

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