Assert isinstance python что это
Оператор assert в Python: объяснение на примерах
Оператор assert – это встроенный оператор или ключевое слово в Python, используемое для отладки кода. Это своего рода проверка, которая исследует функциональность вашего кода.
В этой статье мы рассмотрим оператор assert в Python и разберем принципы его работы на нескольких примерах.
Синтаксис
Синтаксис использования оператора assert следующий:
Также можно добавить дополнительное сообщение, которое будет выводиться при ошибке. В таком случае синтаксис assert будет следующий:
Примеры
Чтобы разобраться, как пользоваться оператором assert на практике, давайте обсудим несколько примеров.
В assert мы указали условие, что num2 (делитель) не должен быть равен нулю. Данное условие не выполняется, потому что значение num2 равно нулю. Интерпретатор Python выдает ошибку AssertionError вместе с добавленным нами сообщением «The divisor is zero» («Делитель равен нулю»).
Теперь давайте изменим значение num2 и выполним нашу программу снова. На этот раз утверждение assert истинно, так что в этом случае ничего не произойдет. Ошибка не появляется, вместо этого выполняется следующая строка. Таким образом, на экран выведется результат деления — 1.0.
Теперь давайте разберем другой пример. Напишем условие assert для проверки корректности строки.
Можно привести и альтернативный вариант примера со строкой:
Значение переменной val – hello. Это означает, что условие ложно, и программа выведет ошибку AssertionError с нашим комментарием — «The variable value is not equal to Pythonist».
Заключение
Оператор assert – это встроенный оператор в Python, позволяющий отлаживать код. Этот оператор принимает условие и необязательное сообщение, которое выводится, если условие assert ложно. В этом случае инструкция assert выводит AssertionError. Если условие истинно, то ничего не происходит и выполняется следующая строка кода. В этой статье мы подробно объяснили принцип работы оператора assert и разобрали его на примерах.
Python type checking: Assertions, exceptions, Mypy
Published by Radek Lát on 2017-03-12 2017-03-12
The second article in series about typing support in Python will show you how to take type hints a step further and enforce type checking. Both Python 2 and 3 will be covered. You will also see why you may need a type support in the first place.
Python is based on duck-typing. But if your internal method works just with strings, the code will be more self-defensive, if it will accept only strings and not anything that can be potentially (and incorrectly) converted to a string. Swapped arguments is a good example.
Manual type checking
You can enforce type checking manually by certain calls or automatically by annotating your code with types and using a third party application for checking it. This section will show example of the manual approach.
Assertions
The easiest type checking can be done via assert statements. Let us have a look at the following example from the previous article, this time with assertions:
When we try to run this code, it will fail on the first error:
As you can see, this is not very descriptive. Let us change the first assertion to:
This will produce much clearer error message:
It is always better to provide a description to asserts statements so it is immediately clear what is wrong. To illustrate why are assertions useful in the first place, let us try to remove them completely and run the code again:
What just happened? Do you know what to fix at first glance? The problem is that blueberry cake was happily created with wrong values and what failed was trying to use a string of „10” inside the time.sleep () method. The sooner you catch an error, the easier it is to fix it.
Alternative string type matching in assert
There is a couple of alternatives to matching strings in isinstance() :
Matching nested types in assert
Exceptions
Exceptions can be used in a similar fashion as assertions. Let us rewrite our example so it will use exceptions instead:
You can see that we are less restrictive with exceptions. Rather that expecting specific types, we try to convert values first and we raise exceptions only when there is absolutely no way we could use the provided value.
When we run the code, only wrong_cake fails with the following error:
It is clear at first sight what is wrong with the code.
Assert or Exception?
If you are wondering, whether to use assertions or exceptions in your code, the answer is: both.
Use assertions for internal code and exceptions for public, interface library methods. This is why you never see an AssertionError exception when you use Python libraries.
There is a performance consideration as well. If you call your script as:
all assertions will be optimized away and never checked. This is acceptable for running your own code once it is tested but not for a library interface.
Duck typing
However, if we imagine bake() is an internally used method never exposed to any 3 rd party, we most likely will know what data type we will use. Using a different type will usually mean an error because we are supplying something unexpected. In this case, we can be more restrictive and use the Assertions example.
Type hints provided by assert in PyCharm
Unfortunately, this time PyCharm will not pick up on the isinstance() uses from outside of the methods to provide type hinting. It will only use this information inside the methods. As you can see in the following example, PyCharm knows that name will be an instance of str and will show methods available for strings.
Type checking by tools
In contract with the previous section, where you needed to explicitly do a type check via isinstance() calls + assertions or exceptions, in the following section you will see an approach that make use of type annotated code a does these checks for you. You can find more about type annotation in the previous article from this series.
Mypy is a static type checker for Python. You can think of also as a linter that checks proper type usage based on type-annotated code. Good news is that Mypy supports also partially annotated code and type annotations in comments. The documentation of Mypy provides enough of examples, so let me just show it in action. Let us use the example from the previous article that uses type annotations:
And let us run it through Mypy:
Most of the errors are detected by PyCharm as well. What Mypy detected and PyCharm did not is using „my cake” as one of the cakes to bake.
Conclusion
There are ways to provide type checking for every version of Python. Introducing type checks can increase your confidence in code and help catch bugs early. The beauty of using type checks in Python is that you can make the as restrictive as you need to. A method can accept only a specific type, a set of types, an abstract type or absolutely anything.
There is a danger of introducing unnecessary complexity, reduction of code clarity and slowing down the performance. If you can use type annotations and tool like Mypy, go for it. The overhead is minimal and performance overhead is none. For library functions, you will probably have to stick with Exceptions.
Additionally, ask your self how much restrictions you should impose. Library functions should be rather permissive, internal code more restrictive.
Assert в Python с примерами для начинающих
С помощью инструкций assert в Python мы можем проверить условие на истинность, передав им факты (утверждения) приложения. Эту проверку можно как включить, так и выключить, закончив тестирование приложения. Для примера возьмем функцию деления. Здесь перед выполнением операции необходимо убедиться в том, что число не делится на ноль. При тестировании это указывается. Немного позже разберем этот пример.
Assertion – что это в Python?
Если проверка проходит успешно, интерпретатор больше ничего не делает, и просто переходит к следующему блоку кода. В случае ложности этого утверждения выполнение приложения останавливается с исключением. Инструкции утверждения в Python имеют следующий синтаксис.
Тогда будут более понятны причины неудачи при исполнении кода.
Инструкция assert на примере
Утверждения могут использоваться для проверки того, что происходит в определенный момент исполнения программы. То есть, это действенный инструмент отладки кода или его симуляции.
Как раз инструмент отладки и останавливает выполнение программы в случае возникновения ошибки и показывает, где возникло исключение.
Итак, что вам нужно знать о инструкции assert?
Как же работают утверждения в Python? Вот пример кода, в котором они используются.
Обратите внимание: в этом примере поля не могут быть пустыми. В ином случае возвращается ошибка Assertion Error.
Пример вывода приложения:
А теперь давайте попробуем не передавать никаких значений.
Тем не менее, в описанном выше примере нужное сообщение при ошибке не возвращается. Чтобы исправить эту проблему, его нужно написать самостоятельно. Делается это следующим образом.
Видим, что во втором аргументе инструкции была использована фраза « Список ranks не может быть пустым».
Соответственно, вывод будет следующим.
Сообщения об ошибке в Assert
Давайте теперь приведем пример, который мы обещали привести ранее. А именно, деление на 0.
Здесь, как видим, во втором выражении число 21 делится на 0. Сначала программа попыталась разделить 21 на 3. Это у нее получилось, и было выдано значение 7.0.
А после этого возникло исключение «Нельзя делить на 0».
Инструкция assert написана на второй сверху строке. Здесь выполняется проверка, является ли вторая переменная функции нулем. Если нет, то такое условие является истинным. Следовательно, код идет далее.
Методы assert
Давайте теперь приведем таблицу с методами, которые могут быть использованы для инструкции assert.
Проверка функции на предмет возврата исключения
Если запустить такой код, мы получим следующий вывод.
Какие ошибки самые частые у начинающих разработчиков?
Утверждения в Python – несложная тема. Тем не менее, необходимо учитывать такие моменты, которые касаются ее:
Обработка ошибок
Вообще, исключения – это отдельный тип данных, предназначенный для сообщения разработчику об ошибке.
Давайте приведем пример использования этой конструкции.
К слову, в этом примере мы использовали стандартный тип исключения ZeroDivisionError, не создавая отдельного утверждения для этого. Но логика обработки любых ошибок одинаковая.
Также можно использовать инструкцию except без аргументов. В таком случае она будет перехватывать абсолютно все ошибки. Правда, такая форма редко используется, поскольку перехватываются абсолютно все исключения, в том числе, и системный выход, прерывание с клавиатуры.
Ключевые моменты assert в Python
Итак, давайте подведем итоги:
Таким образом, мы разобрались, как генерировать исключения в случае, если какое-то условие оказывается ложным.
Assert. Что это?
Assert — это специальная конструкция, позволяющая проверять предположения о значениях произвольных данных в произвольном месте программы. Эта конструкция может автоматически сигнализировать при обнаружении некорректных данных, что обычно приводит к аварийному завершению программы с указанием места обнаружения некорректных данных. Странная, на первый взгляд, конструкция — может завалить программу в самый неподходящий момент. Какой же в ней смысл? Давайте подумаем, что произойдет, если во время исполнения программы в какой-то момент времени некоторые данные программы стали некорректными и мы не «завалили» сразу же программу, а продолжили ее работу, как ни в чем не бывало. Программа может еще долго работать после этого без каких-либо видимых ошибок. А может в любой момент времени в будущем «завалиться» сама по известной только ей причине. Или накачать вам полный винчестер контента с гей-порносайтов. Это называется неопределенное поведение (undefined behavior) и, вопреки расхожему мнению, оно свойственно не только языкам программирования с произвольным доступом к памяти (aka C, C++). Т.к. assert завершает программу сразу же после обнаружения некорректных данных, он позволяет быстро локализировать и исправить баги в программе, которые привели к некорректным данным. Это его основное назначение. Assert’ы доступны во многих языках программирования, включая java, c#, c и python.
Какие виды assert’ов бывают?
Assert’ы позволяют отлавливать ошибки в программах на этапе компиляции либо во время исполнения. Проверки на этапе компиляции не так важны — в большинстве случаев их можно заменить аналогичными проверками во время исполнения программы. Иными словами, assert’ы на этапе компиляции являются ничем иным, как синтаксическим сахаром. Поэтому в дальнейшем под assert’ами будем подразумевать лишь проверки во время исполнения программы.
Важно понимать, что входящие аргументы функции могут быть неявными. Например, при вызове метода класса в функцию неявно передается указатель на объект данного класса (aka this и self). Также функция может обращаться к данным, объявленным в глобальной области видимости, либо к данным из области видимости лексического замыкания. Эти аргументы тоже желательно проверять с помощью assert’ов при входе в функцию.
Если некорректные данные обнаружены на этом этапе, то код данной функции может содержать баги. Пример:
Когда и где стоит использовать assert’ы?
Ответ прост — используйте assert’ы всегда и везде, где они хоть чуточку могут показаться полезными. Ведь они существенно упрощают локализацию багов в коде. Даже проверка результатов выполнения очевидного кода может оказаться полезной при последующем рефакторинге, после которого код может стать не настолько очевидным и в него может запросто закрасться баг. Не бойтесь, что большое количество assert’ов ухудшит ясность кода и замедлит выполнение вашей программы. Assert’ы визуально выделяются из общего кода и несут важную информацию о предположениях, на основе которых работает данный код. Правильно расставленные assert’ы способны заменить большинство комментариев в коде. Большинство языков программирования поддерживают отключение assert’ов либо на этапе компиляции, либо во время выполнения программы, так что они оказывают минимальное влияние на производительность программы. Обычно assert’ы оставляют включенными во время разработки и тестирования программ, но отключают в релиз-версиях программ. Если программа написана в лучших традициях ООП, либо с помощью enterprise методологии, то assert’ы вообще можно не отключать — производительность вряд ли изменится.
Когда можно обойтись без assert’ов?
Понятно, что дублирование assert’ов через каждую строчку кода не сильно улучшит эффективность отлова багов. Не существует единого мнения насчет оптимального количества assert’ов, также как и насчет оптимального количество комментариев в программе. Когда я только узнал про существование assert’ов, мои программы стали содержать 100500 assert’ов, многие из которых многократно дублировали друг друга. С течением времени количество assert’ов в моем коде стало уменьшаться. Следующие правила позволили многократно уменьшить количество assert’ов в моих программах без существенного ухудшения в эффективности отлова багов:
Можно избегать дублирующих проверок входящих аргументов путем размещения их лишь в функциях, непосредственно работающих с данным аргументом. Т.е. если функция foo() не работает с аргументом, а лишь передает его в функцию bar(), то можно опустить проверку этого аргумента в функции foo(), т.к. она продублирована проверкой аргумента в функции bar().
Можно опускать assert’ы на недопустимые значения, которые гарантированно приводят к краху программы в непосредственной близости от данных assert’ов, т.е. если по краху программы можно быстро определить местонахождение бага. К таким assert’ам можно отнести проверки указателя на NULL перед его разыменованием и проверки на нулевое значение делителя перед делением. Еще раз повторюсь — такие проверки можно опускать лишь тогда, когда среда исполнения гарантирует крах программы в данных случаях.
Вполне возможно, что существуют и другие способы, позволяющие уменьшить количество assert’ов без ухудшения эффективности отлова багов. Если вы в курсе этих способов, делитесь ими в комментариях к данному посту.
Когда нельзя использовать assert’ы?
Т.к. assert’ы могут быть удалены на этапе компиляции либо во время исполнения программы, они не должны менять поведение программы. Если в результате удаления assert’а поведение программы может измениться, то это явный признак неправильного использования assert’а. Таким образом, внутри assert’а нельзя вызывать функции, изменяющие состояние программы либо внешнего окружения программы. Например, следующий код неправильно использует assert’ы:
Очевидно, что данные могут оказаться незащищенными при отключенных assert’ах.
Чтобы исправить эту ошибку, нужно сохранять результат выполнения функции во временной переменной, после чего использовать эту переменную внутри assert’а:
Т.к. основное назначение assert’ов — отлов багов (aka ошибки программирования), то они не могут заменить обработку ожидаемых ошибок, которые не являются ошибками программирования. Например:
Если write() возвращает 0, то это вовсе не означает, что в нашей программе есть баг. Если assert’ы в программе будут отключены, то ошибка записи может остаться незамеченной, что впоследствие может привести к печальным результатам. Поэтому assert() тут не подходит. Тут лучше подходит обычная обработка ошибки. Например:
Я программирую на javascript. В нем нет assert’ов. Что мне делать?
В некоторых языках программирования отсутствует явная поддержка assert’ов. При желании они легко могут быть там реализованы, следуя следующему «паттерну проектирования»:
Вообще, assert’ы обычно реализованы в различных фреймворках и библиотеках, предназначенных для автоматизированного тестирования. Иногда они там называются expect’ами. Между автоматизированным тестированием и применением assert’ов есть много общего — обе техники предназначены для быстрого выявления и исправления багов в программах. Но, несмотря на общие черты, автоматизированное тестирование и assert’ы являются не взаимоисключающими, а, скорее всего, взаимодополняющими друг друга. Грамотно расставленные assert’ы упрощают автоматизированное тестирование кода, т.к. тестирующая программа может опустить проверки, дублирующие assert’ы в коде программы. Такие проверки обычно составляют существенную долю всех проверок в тестирующей программе.
46) тип () и isinstance ()
Что такое type () в Python?
Используя команду type (), вы можете передать один аргумент, и возвращаемое значение будет типом класса данного аргумента, например: type (object).
Также возможно передать три аргумента в type (), то есть type (name, base, dict), в таком случае он вернет вам объект нового типа.
В этом уроке вы узнаете:
Синтаксис для типа ():
type () может использоваться двумя способами, как показано ниже:
Параметры : тип (объект)
Параметры : тип (имя, основания, дикт)
Возвращаемое значение:
Если объект является единственным параметром, переданным type (), он вернет вам тип объекта.
Если параметры, передаваемые типу, являются типом (объект, базы, dict), в таком случае он вернет объект нового типа.
Пример типа ()
В этом примере у нас есть строковое значение, число, значение с плавающей запятой, комплексное число, список, кортеж, dict и set. Мы будем использовать переменные с типом, чтобы увидеть выходные данные для каждой из них.
Вывод:
Пример: использование type () для объекта класса.
Когда вы проверяете объект, созданный из класса, используя type (), он возвращает тип класса вместе с именем класса. В этом примере мы создадим класс и проверим тип объекта, созданный из теста класса.
Вывод:
Пример: использование имени, оснований и dict в type ()
Тип также может быть вызван с использованием синтаксиса: тип (имя, базы, dict).
Три параметра, передаваемые в type (), т. Е. Name, base и dict, являются компонентами, составляющими определение класса. Имя представляет имя класса, base — это базовый класс, а dict — это словарь атрибутов базового класса.
В этом примере мы собираемся использовать все три параметра: имя, базы и dict в type ().