python中的封装函数,python函数封装与调用

python 函数如何封装?

不是不可以,只是这样做没有意义,另外变量作用域的问题,会使得操作变得很复杂

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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

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

python函数的作用

python函数的作用是:

1、函数其实是把某个功能的代码封装到一个代码块中,用来为某个重复使用的功能做调用的一个代码块,可以称为一个函数的代码封装。可以在自定义函数的小括号中传入多个参数。

2、形参:在定义函数时,小括号中的参数名称。实参:在函数名称的小括号中,传入实际的值代替了形参的这个值。函数可以有返回值(使用return进行返回),也可以没有返回值。

3、形参可以当做函数内部的一个变量使用,往往只在函数内部进行使用,不影响函数外部的相同名称的变量。

4、在函数内部可以返回某个值。直接在函数内部退出来,而不再继续执行函数下面的代码。

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将下面Python代码封装成函数

Python:常用函数封装:

def is_chinese(uchar):

"""判断一个unicode是否是汉字"""

if uchar = u'\u4e00' and uchar=u'\u9fa5':

return True

else:

return False

def is_number(uchar):

"""判断一个unicode是否是数字"""

if uchar = u'\u0030' and uchar=u'\u0039':

return True

else:

return False

def is_alphabet(uchar):

"""判断一个unicode是否是英文字母"""

if (uchar = u'\u0041' and uchar=u'\u005a') or (uchar = u'\u0061' and uchar=u'\u007a'):

return True

else:

return False

def is_other(uchar):

"""判断是否非汉字,数字和英文字符"""

if not (is_chinese(uchar) or is_number(uchar) or is_alphabet(uchar)):

return True

else:

return False

def B2Q(uchar):

"""半角转全角"""

inside_code=ord(uchar)

if inside_code0x0020 or inside_code0x7e: #不是半角字符就返回原来的字符

return uchar

if inside_code==0x0020: #除了空格其他的全角半角的公式为:半角=全角-0xfee0

inside_code=0x3000

else:

inside_code+=0xfee0

return unichr(inside_code)

def Q2B(uchar):

"""全角转半角"""

inside_code=ord(uchar)

if inside_code==0x3000:

inside_code=0x0020

else:

inside_code-=0xfee0

if inside_code0x0020 or inside_code0x7e: #转完之后不是半角字符返回原来的字符

return uchar

return unichr(inside_code)

def stringQ2B(ustring):

"""把字符串全角转半角"""

return "".join([Q2B(uchar) for uchar in ustring])

def uniform(ustring):

"""格式化字符串,完成全角转半角,大写转小写的工作"""

return stringQ2B(ustring).lower()

def string2List(ustring):

"""将ustring按照中文,字母,数字分开"""

retList=[]

utmp=[]

for uchar in ustring:

if is_other(uchar):

if len(utmp)==0:

continue

else:

retList.append("".join(utmp))

utmp=[]

else:

utmp.append(uchar)

if len(utmp)!=0:

retList.append("".join(utmp))

return retList

python中什么是封装?

“封装”就是将抽象得到的数据和行为(或功能)相结合,形成一个有机的整体(即类);封装的目的是增强安全性和简化编程,使用者

不必了解具体的实现细节,而只是要通过外部接口,一特定的访问权限来使用类的成员。而这些封装数据的函数是和Student类本身是关联起来的,我们称之为类的方法。

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


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