在Python中，​​参数范围控制​​是确保代码健壮性的关键技巧，​​核心方法包括条件判断、断言校验、装饰器封装及第三方库验证​​。通过灵活运用这些技术，可有效限制输入值的合法性，避免运行时错误。

1. ​​条件语句​​是最基础的方式，通过if检查参数是否在指定区间，例如：

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def set_value(x):
    if 0 <= x <= 100:
        return x
    raise ValueError("参数需在0-100之间")

2. ​​断言（assert）​​适合调试阶段快速捕获异常，简洁高效：

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def validate(x):
    assert 0 <= x <= 100, "参数越界"

3. ​​装饰器​​能复用范围校验逻辑，增强代码可读性：

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def limit_range(min_val, max_val):
    def decorator(func):
        def wrapper(x):
            if not min_val <= x <= max_val:
                raise ValueError(f"参数需在{min_val}-{max_val}之间")
            return func(x)
        return wrapper
    return decorator

4. ​​第三方库​​如pydantic提供高级验证功能，支持类型与范围双重约束：

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from pydantic import BaseModel, Field

class InputModel(BaseModel):
    value: int = Field(..., ge=0, le=100)

5. ​​综合应用​​时，可结合类型提示（Type Hints）与异常处理，例如用try-except捕获非法输入，或通过numpy.clip()自动修正越界值。

合理选择上述方法能显著提升代码可靠性，建议根据场景复杂度平衡灵活性与性能。对于高频校验需求，优先考虑装饰器或静态类型检查工具。