assert仅用于开发测试阶段暴露逻辑错误，禁用优化后失效；不可用于用户输入校验，因其可能被跳过且抛AssertionError而非业务异常；错误消息中避免副作用操作，且不应被try/except捕获。
assert 不该用来做参数校验，也不该指望它在生产环境起作用。 它只适合在开发和测试阶段快速暴露逻辑错误，且一旦被禁用（比如加了 -O 参数），所有 assert 都会直接消失。
assert 什么时候该用？
它本质是「调试断言」：你非常确定某件事在当前逻辑下必须为真，如果为假，说明代码写错了，而不是用户输错了。
- 检查函数内部中间状态，比如「这个循环结束时，
i应该等于len(data)」 - 验证私有方法的前置/后置条件，比如「调用
_normalize()前，self._raw不应为None」 - 在单元测试里辅助判断，但更推荐用
self.assertEqual()等专用断言 - 临时加在复杂算法里，快速确认某个分支没跑偏（上线前应删掉或注释）
为什么不能用 assert 做用户输入校验？
因为 assert 可能被完全跳过——Python 启动时加 -O（optimize）选项，所有 assert 语句会被忽略，连表达式都不求值。这时候靠它拦非法输入，等于没拦。
- 错误示范：
assert isinstance(user_input, str), "输入必须是字符串"→ 生产环境一开优化就失效 - 正确做法：用
if not isinstance(user_input, str): raise TypeError("输入必须是字符串") -
assert抛出的是AssertionError，不是业务期望的ValueError或TypeError，上层难以区分处理
assert 的参数写法有哪些坑？
assert 第二个参数（错误消息）不会被求值，除非第一个表达式为假。但很多人误以为它总执行，结果把带副作用的调用放进去，导致行为不一致。
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- 危险写法：
assert x > 0, log_warning("x 小于等于 0")→log_warning()在断言通过时不执行，日志漏掉 - 安全写法：
if x 0，或者直接抛异常 - 消息尽量简洁，别写长句子；需要上下文就打印变量值，比如
assert count >= 0, f"count 为负: {count}"
真正容易被忽略的点是：很多人把 assert 当成轻量级异常，却忘了它根本不是异常控制流的一部分——它没有设计来被 try/except 捕获、也不该被恢复。一旦触发，就该让程序停下来，让人去修 bug，而不是继续跑。
