(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
