【转】Python中不尽如人意的断言Assertion

Python Assert 为何不尽如人意

Python中的断言用起来非常简单，你可以在assert后面跟上任意判断条件，如果断言失败则会抛出异常。

>>> assert 1 + 1 == 2

>>> assert isinstance('Hello', str)

>>> assert isinstance('Hello', int)

Traceback (most recent call last):

  File "<input>", line 1, in <module>

AssertionError

其实assert看上去不错，然而用起来并不爽。就比如有人告诉你程序错了，但是不告诉哪里错了。很多时候这样的assert还不如不写，写了我就想骂娘。直接抛一个异常来得更痛快一些。

改进方案 #1

一个稍微改进一丢丢的方案就是把必要的信息也放到assert语句后面，比如这样。

>>> s = "nothin is impossible."

>>> key = "nothing"

>>> assert key in s, "Key: '{}' is not in Target: '{}'".format(key, s)

Traceback (most recent call last):

  File "<input>", line 1, in <module>

AssertionError: Key: 'nothing' is not in Target: 'nothin is impossible.'

看上去还行吧，但是其实写的很蛋疼。假如你是一名测试汪，有成千上万的测试案例需要做断言做验证，相信你面对以上做法，心中一定有千万只那种马奔腾而过。

改进方案 #2

不管你是你是搞测试还是开发的，想必听过不少测试框架。你猜到我要说什么了吧？对，不用测试框架里的断言机制，你是不是洒。

py.test

py.test 是一个轻量级的测试框架，所以它压根就没写自己的断言系统，但是它对Python自带的断言做了强化处理，如果断言失败，那么框架本身会尽可能多地提供断言失败的原因。那么也就意味着，用py.test实现测试，你一行代码都不用改。

import pytest

def test_case():

    expected = "Hello"

    actual = "hello"

    assert expected == actual

if __name__ == '__main__':

    pytest.main()

"""

================================== FAILURES ===================================

__________________________________ test_case __________________________________

    def test_case():

        expected = "Hello"

        actual = "hello"

>       assert expected == actual

E       assert 'Hello' == 'hello'

E         - Hello

E         ? ^

E         + hello

E         ? ^

assertion_in_python.py:7: AssertionError

========================== 1 failed in 0.05 seconds ===========================

""""

unittest

Python自带的unittest单元测试框架就有了自己的断言方法self.assertXXX()，而且不推荐使用assert XXX语句。

import unittest

class TestStringMethods(unittest.TestCase):

    def test_upper(self):

        self.assertEqual('foo'.upper(), 'FoO')

if __name__ == '__main__':

    unittest.main()

"""

Failure

Expected :'FOO'

Actual   :'FoO'

Traceback (most recent call last):

  File "assertion_in_python.py", line 6, in test_upper

    self.assertEqual('foo'.upper(), 'FoO')

AssertionError: 'FOO' != 'FoO'

"""

ptest

我非常喜欢ptest，感谢Karl大神写了这么一个测试框架。ptest中的断言可读性很好，而且通过IDE的智能提示你能轻松完成各种断言语句。

from ptest.decorator import *

from ptest.assertion import *

@TestClass()

class TestCases:

    @Test()

    def test1(self):

        actual = 'foo'

        expected = 'bar'

        assert_that(expected).is_equal_to(actual)

"""

Start to run following 1 tests:

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

...

[demo.assertion_in_python.TestCases.test1@Test] Failed with following message:

...

AssertionError: Unexpectedly that the str <bar> is not equal to str <foo>.

"""

改进方案 #3

不仅仅是你和我对Python中的断言表示不满足，所以大家都争相发明自己的assert包。在这里我强烈推荐assertpy 这个包，它异常强大而且好评如潮。

pip install assertpy

看例子:

from assertpy import assert_that

def test_something():

    assert_that(1 + 2).is_equal_to(3)

    assert_that('foobar')\

        .is_length(6)\

        .starts_with('foo')\

        .ends_with('bar')

    assert_that(['a', 'b', 'c'])\

        .contains('a')\

        .does_not_contain('x')

从它的github 主页文档上你会发现它支持了几乎你能想到的所有测试场景，包括但不限于以下列表。

Strings
Numbers
Lists
Tuples
Dicts
Sets
Booleans
Dates
Files
Objects

而且它的断言信息简洁明了，不多不少。

Expected <foo> to be of length <4>, but was <3>.

Expected <foo> to be empty string, but was not.

Expected <False>, but was not.

Expected <foo> to contain only digits, but did not.

Expected <123> to contain only alphabetic chars, but did not.

Expected <foo> to contain only uppercase chars, but did not.

Expected <FOO> to contain only lowercase chars, but did not.

Expected <foo> to be equal to <bar>, but was not.

Expected <foo> to be not equal to <foo>, but was.

Expected <foo> to be case-insensitive equal to <BAR>, but was not.

在发现assertpy之前我也想写一个类似的包，尽可能通用一些。但是现在，我为毛要重新去造轮子？完全没必要！

总结

断言在软件系统中有非常重要的作用，写的好可以让你的系统更稳定，也可以让你有更多面对（女）对象的时间，而不是在调试代码。

Python中默认的断言语句其实还有一个作用，如果你写了一个类型相关的断言，IDE会把这个对象当成这种类型，这时候智能提示就有如神助。

要不要把内置的断言语句换成可读性更好功能更强大的第三方断言，完全取决于实际情况。比如你真的需要验证某个东西并且很关心验证结果，那么必须不能用简单的assert；如果你只是担心某个点可能有坑或者让IDE认识某个对象，用内置的assert既简单又方便。

所以说，项目经验还是蛮重要的。