python封装成函数,python封装函数计算1到100的累加
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。
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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
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
文章题目:python封装成函数,python封装函数计算1到100的累加
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