Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax gilt der Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterüberprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabetechnik verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.
Pythons assert
-Aussage ist eigentlich ein sehr praktisches, aber oft übersehenes Ger?t. Es wird haupts?chlich in der Debugging -Phase eingesetzt, um Entwicklern schnell Situationen zu entdecken, die im Programm "nicht passieren". Einfach ausgedrückt, wenn eine bestimmte Bedingung nicht erfüllt ist, meldet das Programm direkt einen Fehler, anstatt weiter zu laufen, was zu schwierigeren Problemen führt.

Was ist behauptet?
assert
ist ein integriertes Schlüsselwort in Python, um zu überprüfen, ob ein Ausdruck wahr ist. Wenn es falsch (falsch) ist, wird eine AssertionError
-Ausnahme ausgel?st. Die grundlegende Syntax ist:

Bedingung, Fehlermeldung (optional)
Sie m?chten beispielsweise sicherstellen, dass eine Variable eine positive Zahl ist:
x = -5 Assert x> 0, "x muss gr??er als 0 sein"
Zu diesem Zeitpunkt meldet das Programm einen Fehler und zeigt die Eingabeaufforderung an, die Sie geschrieben haben. Dies ist besonders nützlich in der Entwicklung und Testphase.

Wann ist Assert zu verwenden?
assert
wird nicht verwendet, um Benutzereingabefehler oder externe Ausnahmen zu verarbeiten, sondern für die interne logische überprüfung besser geeignet. Zum Beispiel:
- Funktionsparameter sollten bestimmte Voraussetzungen erfüllen
- Nachdem ein bestimmtes Stück Code ausgeführt wurde, sollte das Zwischenergebnis ein bestimmter Zustand sein
- Einige Zweige im Programmfluss werden theoretisch nicht ausgeführt
Beispiel: Wenn Sie eine Funktion schreiben, die nur Parameter vom Typ String akzeptiert, k?nnen Sie zu Beginn einen Satz hinzufügen:
Def Process_Name (Name): Issert Issinstance (Name, Str), "Name muss eine Zeichenfolge sein" # Follow-up-Operationen
Auf diese Weise k?nnen sie das Problem sofort entdecken, wenn andere den falschen Typ weitergeben.
Anmerkungen und Nutzungsvorschl?ge
Verwenden Sie keine Assert, um Sicherheitskontrollen
durchzuführen Da Python alle Assert -Anweisungen mit dem-O
-Parameter zur Laufzeit deaktivieren kann, sollten Sie keine sensible Logik (wie z. B. Beurteilung des Erlaubniss) in die Assert einfügen.Die Fehlermeldung sollte so klar wie m?glich sein
Das Hinzufügen geeigneter Eingabeaufforderungen kann Ihnen helfen, Probleme schneller zu finden. Zum Beispiel:Assert len ??(data) == erwartete_length, f "Die Datenl?nge sollte {erwartet_Length} sein, und es handelt sich tats?chlich um {len (data)}"
Wird verwendet, um die Entwicklung zu unterstützen, um die Ausnahmeverarbeitung
nicht zu ersetzen Formale Mechanismen zur Handhabung des Fehlers (z. B. Versuch) sind die Standardmethode, um mit Laufzeitfehlern umzugehen. Assert ist eher ein "Selbstbeschwerden" und ist für die Verwendung w?hrend der Entwicklungsphase geeignet.
Lassen Sie uns zusammenfassen
Assert ist im Wesentlichen ein Assertion -Tool, mit dem Sie best?tigen k?nnen, dass "es genau hier sein muss". Obwohl es einfach erscheint, ist es sehr nützlich, wenn die komplexe Logik oder die Zusammenarbeit mit mehreren Personen debuggen. Denken Sie nur daran, es nicht als formale Fehlerbehandlungsmethode zu behandeln.
Grunds?tzlich ist das alles, es ist nicht kompliziert zu verwenden, aber es ist leicht, seinen Wert zu ignorieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErkl?ren Sie Python -Behauptungen.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

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INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Um ein Objekt zu einem Generator zu machen, müssen Sie Werte auf Bedarf generieren, indem Sie eine Funktion, die Ertrag enth?lt, iterable Klassen definieren, die \ _ \ _ iter \ _ und \ _next \ _ Methoden oder Generatorausdrücke verwenden. 1. Definieren Sie eine Funktion mit Ertrag, geben Sie das Generatorobjekt zurück, wenn sie aufgerufen werden, und generieren Sie sie nacheinander. 2. Implementieren Sie die \ _ \ _ iter \ _ \ _ und \ _ \ _ Weiter \ _ \ _ \ _ in einer benutzerdefinierten Klasse zur Steuerung der iterativen Logik; 3. Verwenden Sie Generatorausdrücke, um schnell einen leichten Generator zu erstellen, der für einfache Transformationen oder Filterung geeignet ist. Diese Methoden vermeiden das Laden aller Daten in den Speicher, wodurch die Speichereffizienz verbessert wird.

Um den Python -Code in C aufzurufen, müssen Sie zuerst den Interpreter initialisieren und dann die Interaktion erreichen, indem Sie Zeichenfolgen, Dateien oder aufrufen oder bestimmte Funktionen aufrufen. 1. Initialisieren Sie den Interpreter mit py_initialize () und schlie?en Sie ihn mit py_finalize (); 2. Führen Sie den String -Code oder pyrun_simpleFile mit pyrun_simpleFile aus; 3.. Importieren Sie Module über pyimport_importmodule, erhalten Sie die Funktion über PyObject_getAttrstring, konstruieren
