python封装函数 python封装函数接口

python如何封装函数

可以定义一个类,类里定义很多函数(主要用它做什么)或直接定义函数在一个py文件中

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在另一个文件中导入这个那个py包,调用类和方法

就是封装了

使用python简单封装selenium常用函数

年前走查脚本代码时,发现大家对selenium功能都在重复造轮子,而且容易出现一些常见低级bug。于是在闲暇之余,封装一些常用的selenium功能。

在某些网页中,存在多个frame嵌套。而selenium提供的find_element函数只能在当前frame中查找,不能切换到其他frame中,需要从最上级frame中逐步切换(当然也可以指定xpath的绝对路径,但是一般没人这么做)。在我们写代码过程中,需要明确知道当前frame位置和需要寻找元素的frame位置。在frame切换过程中,容易因为疏忽导致frame切换错误导致元素无法找到的bug。

页面中分布的frame,可以理解为树状结构。因此我们可以采用递归的方式, 沿着某条搜索路线frame节点,依次对树中每个节点均做一次访问。

我们以163网址上的登录框为例:点击登录按钮,弹出登录iframe页面。输入框位置在iframe中,因此我们不能使用xpath获取元素位置,需要进入iframe中,然后获取元素。

手动切换ifame可能会产生bug,因此需要一套自动切换和检索frame的机制。具体代码如下:

需要注意的是:如果页面中多个frame中,存在相同的xpath元素。还是需要指定frame的路径,否则会返回搜索到的第一个元素。

强制等待

直接调用系统time.sleep函数,不管页面加载情况一定会等待指定的时间, 即使元素已被加载 。

1.如果设置的时间较长,会浪费时间

2.如果设置的时间较短,元素可能没有加载。

页面中某元素如果未能立即加载,隐式等待告诉WebDriver需等待一定的时间,然后去查找元素。默认不等待,隐式等待作用于整个WebDriver周期,只需设置一次即可。

1.在上文的find_element函数中,采用递归方式在所有frame寻找元素。若采用隐式等待,则在每个frame中都需要等待设定的时间,耗时非常长。

2.某些页面我们想要的元素已经加载完毕,但是部分其他资源未加载。隐式等待必须等待所有元素加载完毕,增加额外等待时间。

显示等待一般作用于某一个元素,在设定的时间范围内,默认每间隔0.5秒查找元素。返回被加载的元素,若超过设定的时间范围未能查找则报错。显示等待作为selenium常用的等待机制,我们来看下他的源码和机制。

driver 注释中解释为WebDriver实例,但是代码中并未有相关检测,因此可以传入任何对象

但是__repr__函数中使用到session_id属性,如果需要显示属性或者转为str对象,最好在driver对象中添加session_id属性

在until函数中,我们可以看到driver对象传入method函数。在计时结束前,在不断循环执行method函数,如果method函数有正常返回值则退出循环,否则报TimeoutException错误。

可以采用装饰器对隐式等待进行封装,这样代码更加精简

同样的,采用装饰器对其他常用的函数进行封装,例如强制等待、点击、输入文本等。

装饰器虽然很方便,但也会产生一些麻烦。例如在find_element函数递归调用过程中,理应只要执行一次装饰器函数。但因为装饰器已经装饰完毕,导致每次递归都会执行。例如强制等待的sleep函数,如果递归次数越多等待时间越长。

解除装饰器一般有两种做法:一是约定参数,当递归第二次调用时则不生效。例如

这种方式实现简单,容易理解。但是增加了参数限制,在fun函数中就不能使用first_sleep参数。

二是采用装饰器采用wrapped实现,通过访问wrapped属性获得原始函数。例如

但是某一个函数被多个装饰器装饰时,需要递归解除装饰器。例如

最后整体代码如下

这次的封装其实还存在很多问题

1.find_element函数不仅仅只是提供查找元素功能,还提供一些其他功能,因此叫element_operation更为合适。

2.find_element函数的参数过多,并且很多参数的使用并不在函数本身中,对代码阅读很不友好。

3.得小心避免参数重复问题,假设装饰器sleep和装饰器wait_time都使用time这个参数,将无法区分具体是哪个函数使用。

4.不利于扩展和维护,当功能过多时find_element的参数过于庞大。

如果只是简单地封装和使用,上面这种方式也能达到较好的效果。如果想进一步封装,建议采用链式调用方式,装饰器辅助封装。例如

这样函数的扩展性和可阅读性有较大的提升

python怎么读封装函数

封装其实分为两个层面,但无论哪种层面的封装,都要对外界提供好访问你内部隐藏内容的接口(接口可以理解为入口,有了这个入口,使用者无需且不能够直接访问到内部隐藏的细节,只能走接口,并且我们可以在接口的实现上附加更多的处理逻辑,从而严格控制使用者的访问)

第一个层面的封装(什么都不用做):创建类和对象会分别创建二者的名称空间,我们只能用类名.或者obj.的方式去访问里面的名字,这本身就是一种封装。print(m1.brand) #实例化对象(m1.)

print(motor_vehicle.tag) #类名(motor_vehicle.)

-------------输出结果---------注意:对于这一层面的封装(隐藏),类名.和实例名.就是访问隐藏属性的接口

第二个层面的封装:类中把某些属性和方法隐藏起来(或者说定义成私有的),只在类的内部使用、外部无法访问,或者留下少量接口(函数)供外部访问。

Python中私有化的方法也比较简单,即在准备私有化的属性(包括方法、数据)名字前面加两个下划线即可。


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