(3.17学堂在线python学习笔记)

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# 重要笔记

## Assertion和控制流的关系

1. 在python中，抛出异常作为一种检测和控制代码流的重要方式

2. 一个例子帮我们理解怎么样用这些异常来传递参数

3. 三个上面例子的赋值案例和结果（蓝字）


4. 简单思考一下，为什么这种序号③里面的案例很方便？如果我们仅仅使用②当中的错误处理器来处理所有错误，做一个脚本式的代码的话，不仅效率低，使得代码更难读，而且很容易出错误。

5. 如果一味坚持用传统代码，结果将会是这样（一团糟，对吧）

）

## Assertions

1. 如果我们只想确认计算的假设达到了，我们仅仅使用Assertion就可以了

2. 仅仅在代码当中“插入”有关“断言”的代码就可以检测代码运行到这块的时候假设条件有没有满足？如果没有满足直接抛出一个异常，从本质上来说这是处理异常更简单的方式，也是防御式编程的好例子

```py

assert not 1+1>0

print('succeeded')

```

这个就会抛出AssertionError

```py

assert  1+1>0

print('succeeded')

```

这个就会正常运行出`'succeeded'`

3. 这么看assert确实是一个非常好用的断言语句，像下面的例子就是很谨慎地检查输入和输出的方式，也叫前置条件和后置条件检查，这样不仅能够防止输入错误，还能捕获到可能发生的意外，当然，相比try...except方式，它丧失了一点点效率，因为每次开始就强制检查是否满足条件，不像try遇到了错误再去看是什么错误


4. 小例子测试assertionError

5. 如果输入`Normalize([0, 0, 0])`当然结果就会是

`AssertionError: Cannot divide by 0`

```py

def Normalize(numbers):

    max_number = max(numbers)

    assert(max_number != 0), "Cannot divide by 0"

    for i in range(len(numbers)):

        numbers[i]  /= float(max_number)

        assert(0.0 <= numbers[i] <= 1.0), "output not between 0 and 1"

    return numbers       

```

# 四号习题集