拥抱 Python 高阶编程

小知识，大挑战！本文正在参与“程序员必备小知识”创作活动。

我想，你在自主开发测试框架的过程中，经常会碰见这样的困惑：

• 我仅仅想运行带着某些特定标签的测试用例，但是我不知道具体哪些用例带着这些标签，我该怎么做？

• 我想给我的每一个函数都增加个打印功能，但是我又不想改动函数本身，该怎么做？

• 我想让测试框架根据用户输入，做出不同的处理反应，但是我的输入不是一成不变的，我输入的参数多一些或者少一些，框架就报错了，该怎么办？

这些问题看起来是一个个不同的业务需求，但它们的背后，其实对应着 Python 语言中的一个个高阶编程技巧。

这些技巧，就好比是绝世武功中的内功心法和武功秘籍， 所谓“万丈高楼平地起”，掌握这些高阶技巧，有助你开发出更优秀的测试框架。下面我们就一起来看一看，Python 中的这些内功心法有哪些？

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]
复制代码

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]
复制代码

对应于我们的函数就变成了：

扫描二维码关注公众号，回复： 13165211 查看本文章

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']
复制代码

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]
复制代码

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']))
复制代码

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
复制代码

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]))
复制代码

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]))
复制代码

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）
复制代码

比如：

>>> type(7)

<class 'int'>

>>> type(2.0)

<class 'float'>

>>> type(int)

<class 'type'>
复制代码

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
复制代码

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__)
复制代码

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'>
复制代码

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
复制代码

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
复制代码

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)
复制代码

test2.py 内容如下：

def hello():

    print('hello from test2')
复制代码

• 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__))
复制代码

• 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))
复制代码

• 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))
复制代码

• 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))
复制代码

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
复制代码

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))
复制代码

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)
复制代码

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))
复制代码

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

10
复制代码

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))`
复制代码

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。