"assert"语句在编译优化时被删除。所以，是的，它们在性能和功能上都有差异。

在编译时请求优化时，当前代码生成器不会为assert语句生成代码。Python 3 Docs

如果您使用assert来实现应用程序功能，然后优化部署到生产环境，那么您将受到“但它在开发中有效”缺陷的困扰。

参见PYTHONOPTIMIZE和-O -OO

如前所述，当您的代码should NOT到达某个点(意味着那里存在错误)时，应该使用断言。在我看来，使用断言最有用的原因可能是不变量/前置/后置条件。在循环或函数的每次迭代的开始或结束时，这些必须为真。

例如，一个递归函数(两个独立的函数，一个处理错误的输入，另一个处理错误的代码，因为它很难与递归区分开来)。如果我忘记写if语句，这将很明显地显示出哪里出了问题。

def SumToN(n):
    if n <= 0:
        raise ValueError, "N must be greater than or equal to 0"
    else:
        return RecursiveSum(n)

def RecursiveSum(n):
    #precondition: n >= 0
    assert(n >= 0)
    if n == 0:
        return 0
    return RecursiveSum(n - 1) + n
    #postcondition: returned sum of 1 to n

这些循环不变量通常可以用断言表示。

除了其他答案之外，断言本身也会抛出异常，但仅抛出AssertionErrors。从实用主义的角度来看，当您需要对捕获的异常进行精细控制时，断言并不适合。

Assert是检查- 1. 有效条件， 2. 有效的表述， 3.真正的逻辑; 源代码。它不会让整个项目失败，而是会发出警报，提示源文件中有些地方不合适。

在例1中，因为变量'str'不是空的。因此不会引发任何断言或异常。

示例1:

#!/usr/bin/python

str = 'hello Python!'
strNull = 'string is Null'

if __debug__:
    if not str: raise AssertionError(strNull)
print str

if __debug__:
    print 'FileName '.ljust(30,'.'),(__name__)
    print 'FilePath '.ljust(30,'.'),(__file__)


------------------------------------------------------

Output:
hello Python!
FileName ..................... hello
FilePath ..................... C:/Python\hello.py

在例2中，var 'str'为空。因此，我们可以通过assert语句来避免用户走在错误程序前面。

示例2:

#!/usr/bin/python

str = ''
strNull = 'NULL String'

if __debug__:
    if not str: raise AssertionError(strNull)
print str

if __debug__:
    print 'FileName '.ljust(30,'.'),(__name__)
    print 'FilePath '.ljust(30,'.'),(__file__)


------------------------------------------------------

Output:
AssertionError: NULL String

当我们不想调试并意识到源代码中的断言问题时。禁用优化标志

python -O assertStatement.py 没有东西会被打印出来

我补充说，我经常使用断言来指定属性，比如循环不变量或我的代码应该具有的逻辑属性，就像我在正式验证的软件中指定它们一样。

它们有两个目的，告诉读者，帮助我推理，并检查我在推理中没有犯错误。例如 :

k = 0
for i in range(n):
    assert k == i * (i + 1) // 2
    k += i 
    #do some things      

或者在更复杂的情况下:

def sorted(l):
   return all(l1 <= l2 for l1, l2 in zip(l, l[1:]))
 
def mergesort(l):
   if len(l) < 2: #python 3.10 will have match - case for this instead of checking length
      return l
   k = len(l // 2)
   l1 = mergesort(l[:k])
   l2 = mergesort(l[k:])
   assert sorted(l1) # here the asserts allow me to explicit what properties my code should have
   assert sorted(l2) # I expect them to be disabled in a production build
   return merge(l1, l2)

因为当python在优化模式下运行时，断言是禁用的，所以不要犹豫在它们中编写代价高昂的条件，特别是当它使您的代码更清晰，更不容易出现错误时

当x在整个函数中小于零时，能够自动抛出错误。您可以使用类描述符。这里有一个例子:

class LessThanZeroException(Exception):
    pass

class variable(object):
    def __init__(self, value=0):
        self.__x = value

    def __set__(self, obj, value):
        if value < 0:
            raise LessThanZeroException('x is less than zero')

        self.__x  = value

    def __get__(self, obj, objType):
        return self.__x

class MyClass(object):
    x = variable()

>>> m = MyClass()
>>> m.x = 10
>>> m.x -= 20
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "my.py", line 7, in __set__
    raise LessThanZeroException('x is less than zero')
LessThanZeroException: x is less than zero