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Python 编程

作者:Geek_aa028d
  • 2022 年 5 月 25 日
  • 本文字数:5385 字

    阅读完需:约 18 分钟

列表表达式

俗话说“人生苦短,我用 Python”,Python 为了简化程序的代码行数做了很多努力,其中最经典的就是列表表达式。


比如我有如下函数,用来输出一个单词中的所有字符:


def output_letter(letter):
l = []
for item in letter:
l.append(item)
return l
if __name__ == "__main__":
print(output_letter('kevin'))
#此方法的输出为:
['k', 'e', 'v', 'i', 'n]
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Python 觉得这样写代码行数太多了,不优雅,于是有了如下的写法:


[expression for item in list]
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对应于我们的函数就变成了:


def output_letter(letter):
return [l for l in letter]


if __name__ == "__main__":
print(output_letter('kevin'))


#此方法的输出为:
['k', 'e', 'v', 'i', 'n']
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是不是瞬间少了很多代码,逻辑也更清晰?不仅如此,Python 还允许我们在列表表达式中进行判断。


[expression for item in list if xxx else yyy]
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例如我有一个列表,里面包括多个字符,我希望返回那些包含字母 k 的字符。


def output_letter(letter):
return [l for l in letter if 'k' in l]
if __name__ == "__main__":
print(output_letter(['kevin', 'did', 'automation', 'well']))
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列表表达式可以使我们的函数非常简洁易懂,并且减少代码量。

匿名函数

除了列表表达式可以减少代码量以外,Python 中还提供了匿名函数,当你的函数逻辑非常少时,你无须再定义一个函数,可采用匿名函数来减少代码量。匿名函数的语法如下:


lambda arguments : expression
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举例来说,我们有一个函数,用来得出列表中的每一个元素的平方,正常的写法是这样的:


def square(l):
square_list = []
for ele in l:
square_list.append(ele * ele)
return square_list


if __name__ == "__main__":
print(square([1, 2, 3, 4]))
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用了 lambda 后,是这样的:


a = lambda l: [item * item for item in l]


if __name__ == "__main__":
print(a([1, 2, 3, 4]))
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匿名函数大大地减少了代码工作量,但是也会让代码的可读性降低,所以通常逻辑不复杂的函数,可以考虑使用匿名函数。

自省/反射

在编程中,自省是一种在运行时查找有关对象的信息的能力;而反射则更进一步,它使对象能够在运行时进行修改。


自省和反射是 Python 中非常重要的概念,我们可以通过自省和反射来实现很多高级功能,例如动态查找待运行测试用例。


自省最经典的用法就是查看对象类型。

1.type

#返回对象类型
type(obj)
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比如:


>>> type(7)
<class 'int'>
>>> type(2.0)
<class 'float'>
>>> type(int)
<class 'type'>
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type() 函数的返回值,我们称为类型对象,类型对象告诉我们参数属于哪种类对象实例。如上文所示,解释器便在告诉我们整数 7 属于 int 类,2.0 属于 float 类,而 int 属于类类型。


type() 常常跟函数isinstance() 配合使用,用来检测一个变量是否是我们需要的类型:
#下述例子判断给定的数字是否整型(int类)
x = 6
if isinstance(x, int):
print('I am int')
#你的逻辑
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自省还有以下其他几种用法。

2.dir

dir() 可以用来获取当前模块的属性列表,也可以获取指定一个属性。


if __name__ == "__main__":
my_list = [1, 2, 3]
print(dir(my_list))
print(dir(my_list).__class__)
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比如我们运行上述代码,则会有如下结果。


#第一个print返回
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
#第二个print返回
<class 'list'>
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3. id

id()  函数返回对象的唯一标识符。


if __name__ == "__main__":
name = "kevin"
print(id(name))
#输出
140245720259120
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4.inspect

inspect 模块提供了一些有用的函数帮助获取对象的信息,例如模块、类、方法、函数、回溯、帧对象,以及代码对象。


例如它可以帮助你检查类的内容,获取某个方法的源代码,取得并格式化某个函数的参数列表,或者获取你需要显示的回溯的详细信息。


inspect 有很多函数,我以一个实际例子为依托,介绍常用的几种。假设现在我们有个项目,它的文件结构是这样的:


testProject
--|tests
--|__init__.py
--|test1.py
--|test2.py
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其中,test1.py 的内容如下:


import inspect
from tests.test2 import hello
class KevinTest():
def __init__(self):
print('i am kevin cai')
def say_hello(self, name):
hello()
return 'Hello {name}'.format(name=name)
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test2.py 内容如下:


def hello():
print('hello from test2')
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  • inspect.getmodulename


inspect.getmodulename(path) 用来获取指定路径下的 module 名。


# 在test1.py中新增如下代码。
if __name__ == "__main__":
#此打印语句输出test1。 即当前模块名是test1
print(inspect.getmodulename(__file__))
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  • inspect.getmodule


inspect.getmodule(object) 用来返回 object 定义在哪个 module 中。


# 在test1.py中新增如下代码。
if __name__ == "__main__":
#此语句输出<module 'tests.test2' from '/Users/kevin/automation/testProjectPython/tests/test2.py'>
print(inspect.getmodule(hello))
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  • inspect.getfile


inspect.getfile(object) 用来返回 object 定义在哪个 file 中。


# 在test1.py中新增如下代码。
if __name__ == "__main__"
test = KevinTest()
#此语句输出/Users/kevin/automation/testProjectPython/tests/test1.py
print(inspect.getfile(test.say_hello))
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  • inspect.getmembers


inspect.getmembers(object) 用来返回 object 的所有成员列表(为 (name, value) 的形式)。


# 在test1.py中新增如下代码。
if __name__ == "__main__":
test = KevinTest()
#此语句输出test里的所有是方法的成员变量。输出是一个列表
#[('__init__', <bound method KevinTest.__init__ of <__main__.KevinTest object at 0x10911ef28>>), ('say_hello', <bound method KevinTest.say_hello of <__main__.KevinTest object at 0x10911ef28>>)]
print(inspect.getmembers(test, inspect.ismethod))
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闭包

闭包是一个概念,是指在能够读取其他函数内部变量的函数。这个定义比较抽象,我们来看一段代码:


def outer():
cheer = 'hello '
def inner(name):
return cheer + name
return inner


if __name__ == "__main__":
#输出hello kevin
print(outer()('kevin'))
复制代码


以上代码的意思如下:我定义了一个外部函数 outer 和一个内部函数 inner;在外部函数 outer 内部,我又定义了一个局部变量 cheer(并给定初始值为 hello);然后我在内部函数 inner 里引用了这个局部变量 cheer。最后 outer 函数的返回值是 inner 函数本身。


在本例的调用里,outer 函数接受了两个参数,第一个参数为空,第二个参数为 kevin。那么 outer() 的返回值就是 inner。所以 outer()('kevin') 的返回值就是 inner('kevin')。


闭包的特点:


  • 在一个外部函数里定义一个内部函数,且内部函数里包含对外部函数的访问(即使外部函数生命周期结束后,内部函数仍然可以访问外部函数变量);

  • 外部函数的返回值是内部函数本身。


“闭包”这个概念非常重要,除了在 Python 中,闭包在 JavaScript、Go、PHP 等许多语言中都有广泛的应用。


而闭包在 Python 中的经典应用就是装饰器,而装饰器使 Python 代码能够夹带很多“私货”,下面我们就来看下装饰器的应用。

装饰器(decorator)

装饰器是闭包的一个经典应用。装饰器(decorator)在 python 中用来扩展原函数的功能,目的是在不改变原来函数代码的情况下,给函数增加新的功能。

1.实现装饰器

在我们的测试框架开发中,装饰器非常重要,它可以给函数添加 log 且不影响函数本身。


假设我们有一个函数 sum,作用是用来计算 N 个数字的和:


def sum(*kwargs):
total = 0
for ele in kwargs:
total = total + ele
return total
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现在,我们加了需求,需要记录这个函数开始的时间和结束的时间。


正常情况下,我们的代码是这样的:


import time
def sum(*kwargs):
print('function start at {}'.format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) ))
total = 0
for ele in kwargs:
total = total + ele
print('function end at {}'.format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) ))
return total


if __name__ == "__main__":
print(sum(1,2,3,4))
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后来,我们发现这个记录函数开始和结束时间的功能很好用,我们要求把这个功能加到每一个运行函数中去。


那么怎么办呢?难道要每一个函数都去加这样的代码吗? 这样一点也不符合我们在前几节说的代码规范原则。


所以我们来稍做改变,把计算的函数 sum 的函数单独抽取出来不变,把时间处理的语句另行定义函数处理。于是上面的函数,就变成了以下的样子:


import time


def sum(*kwargs):
total = 0
for ele in kwargs:
total = total + ele
return total


def record_time(*kwargs):
print('function start at {}'.format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) ))
total = sum(*kwargs)
print('function end at {}'.format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) ))
return total


if __name__ == "__main__":
sum(1,2,3,4)
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以后我们再给函数加有关时间处理的功能,加到 record_time 里好了,而 sum 函数根本不用变。那这个函数还能更加简化吗?


结合我们刚刚讲过的闭包概念,我们用外函数和内函数来替换下:


record_time 就相当于我刚刚讲的 outer 函数,wrapper 函数就是 inner 函数,只不过我们的 inner 函数的入参是个函数,这样我们就实现了对函数本身功能的装饰。


import time


# 这个是外函数
def record_time(func):
def wrapper(*kwargs):
print('function start at {}'.format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) ))
total = func(*kwargs)
print('function end at {}'.format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) ))
return total
return wrapper


# 这个是我们真正的功能函数
def sum(*kwargs):
total = 0
for ele in kwargs:
total = total + ele
time.sleep(2)
return total




if __name__ == "__main__":
# 外函数,内函数,和功能函数一起,实现了不改变功能函数的前提下,给功能函数加功能的操作。
print(record_time(sum)(1,2,3,4))
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运行一下,测试结果为:


function start at 2020-08-14 01:06:49
function end at 2020-08-14 01:06:49
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假设我们的需求又变化啦,我们现在不统计函数的运行开始和结束时间了,改成统计函数的运行时长了,那么我们只需要改 record_time 这个函数就好了,而我们的功能函数 sum 就无须再改了,这样是不是方便了很多?


有了装饰器,我们可以在不改变原有函数代码的前提下,增加、改变原有函数的功能。这种方式也被称作“切面编程”,实际上,装饰器正是切面编程的最佳释例。

2.语法糖

不过你发现没,我们的调用仍然很麻烦,record_time(sum)(1,2,3,4)的调用方式,不容易让使用者理解我们这个函数是在做什么,于是 Python 中为了让大家写起来方便,给了装饰器一个语法糖,其用法如下:


@decorator
#对应我们的例子就是
@record_time
复制代码


使用语法糖后,在调用函数时,我们就无须再写这个装饰器函数了,转而直接写我们的功能函数就可以了,于是我们的例子就变成了:


import time




def record_time(func):
def wrapper(*kwargs):
print('function start at {}'.format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) ))
total = func(*kwargs)
print('function end at {}'.format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) ))
return total
return wrapper


#注意这一行,我们把record_time这个函数装饰到sum函数上。
@record_time
def sum(*kwargs):
total = 0
for ele in kwargs:
total = total + ele
time.sleep(2)
return total




if __name__ == "__main__":
#注意此次无须再写record_time了,这样有利于大家把关注点放在功能函数本身。
print(sum(1,2,3,4))`
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有了装饰器,我们就可以做很多额外的工作,例如插入日志、做事务处理等,在后续的章节中我也会介绍如何利用装饰器给测试用例打标签。

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