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python函数封装编译,Python程序封装
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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
相关问答
Q1: 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
Q2: 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
Q3: 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。
Q4: 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
Q5: Python如何把一段代码封装起来重复使用
你可以用类或者函数将其封装一下，将需要后期变动的变量作为参数放在其中，可以使用默认值传参。
举个简单函数和类的栗子：
# 函数封装
def sum(a, b=3):
return a + b
# 类封装
class S(object):
def __init__(self, a=2, b=3)
self.a = a
self.b = b
def sum(self):
return self.a + self.b
