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1、定义函数
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函数是可重用的程序。本书中已经使用了许多内建函数,如len()函数和range()函数,但是还没自定义过函数。定义函数的语法格式如下:
def 函数名(参数):
函数体
定义函数的规则如下:
①关键字def用来定义一个函数,它是define的缩写。
②函数名是函数的唯一标识,函数名的命名规则遵循标识符的命名规则。
③函数名后面一定要紧跟着一个括号,括号内的参数是可选的,括号后面要有冒号。
④函数体(statement)为一个或一组Python语句,注意要有缩进。
⑤函数体的第一行可以有文档字符串,用于描述函数的功能,用三引号括起来。
按照定义规则,可以定义第一个函数了:
def hello_world():
... print('Hello,world!') # 注意函数体要有缩进
...
hello_world()
Hello,world!
这个函数不带任何参数,它的功能是打印出“Hello,world!”。最后一行代码hello_world()是调用函数,即让Python执行函数的代码。
2、全局变量和局部变量
全局变量是定义在所有函数外的变量。例如,定义一个全局变量a,分别在函数test1()和test2()使用变量a:
a = 100 # 全局变量
def test1():
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
100
test2()
100
定义了全局变量a之后,在函数test1()和test2()内都可以使用变量a,由此可知,全局变量的作用范围是全局。
局部变量是在函数内定义的变量,除了用关键字global修饰的变量以外。例如,在函数test1()内定义一个局部变量a,分别在函数外和另一个函数test2()内使用变量a:
def test1():
... a = 100 # 局部变量
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
100
print(a)
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
NameError: name 'a' is not defined
test2()
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
File "stdin", line 2, in test2
NameError: name 'a' is not defined
Python解释器提示出错了。由于局部变量a定义在函数test1()内,因此,在函数test1()内可以使用变量a,但是在函数外或者另一个函数test2()内使用变量a,都会报错,由此可见,局部变量的作用范围是定义它的函数内部。
一般情况下,在函数内声明的变量都是局部变量,但是采用关键字global修饰的变量却是全局变量:
def test1():
... global a # 全局变量
... a = 100
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
100
print(a)
100
test2()
100
这个程序与上个程序相比,只是在函数test1()中多了一行代码“global a”,程序便可以正确运行了。在函数test1()中,采用关键字global修饰了变量a之后,变量a就变成了全局变量,不仅可以在该函数内使用,还可以在函数外或者其他函数内使用。
如果在某个函数内局部变量与全局变量同名,那么在该函数中局部变量会覆盖全局变量:
a = 100 # 全局变量
def test1():
... a = 200 # 同名局部变量
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
200
test2()
100
由于在函数test1()中定义了一个与全局变量同名的局部变量a,因此,在函数test1()中全局变量a的值被局部变量覆盖了,但是在函数test2()中全局变量a的值没有被覆盖。
综上所述,在Python中,全局变量保存的数据供整个脚本文件使用;而局部变量只用于临时保存数据,变量仅供局部代码块使用。
Python内置函数有很多,为大家推荐5个神仙级的内置函数:
(1)Lambda函数
用于创建匿名函数,即没有名称的函数。它只是一个表达式,函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时,就可以用到匿名函数了。
Lamdba的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
利用Lamdba函数,往往可以将代码简化许多。
(2)Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上,比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词,然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数,这样可以更加精简。
(3)Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时,reduce()是个非常有用的函数。举个例子,当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时,即可使用reduce函数实现。
它与函数的最大的区别就是,reduce()里的映射函数(function)接收两个参数,而map接收一个参数。
(4)enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在for循环当中。
它的两个参数,一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置,默认情况从0开始,也可以自定义计数器的起始编号。
(5)Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时,如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同。
可以使用 pytest.fixture() 查看 fixture() 函数的源码和所需要的参数,同Fixture装饰器需要的参数一样。
说明:
使用Fixture装饰器来实现部分用例的前后置。
比如:我们在测试一个操作流程时,有的测试用例需要登陆,有的测试用例执行不需要用户登陆。
如果要直接使用 setup_function() 前置函数来实现,该文件中的所有用例执行前都需要进行用户登陆。
如下示例:
我们可以使用Fixture装饰器来实现部分用例的前后置,如下示例:
前面的示例,是在用例前加前置条件,相当于执行了 setup() 前置函数,既然有 setup() 前置函数那就会有 teardown() 后置函数,Fixture里面的 teardown() 后置函数用 yield 来唤醒。
示例:
yield 是当用例执行完之后,会执行 yield 后面的代码,但用例不能有 return 返回值。
addfinalizer 实现功能跟 yield 一样,但是用例可以 return 参数,传给后面用例。
示例1:
示例2:
示例3:
使用 yield 也可以返回数据。(这种方式好神奇)
上面例子是带返回值并且还要实现 teardown() 后置函数的Fixture写法。
这里就是单纯的说明带返回值的Fixture。
我们可以选择让Fixture返回我们需要的东西,如果Fixture需要配置一些数据,读个文件,或者连接一个数据库,那么你可以让Fixture返回这些数据或资源。
示例:
Fixture修饰的函数可以通过添加 params 参数来实现参数化。(实际工作中,不常用此方式)
request 代表Fixture的调用状态, request.param 作为返回值供测试使用。
示例:
参数是一个元组列表格式的数据。
总结: params 参数支持的格式。
@pytest.mark.usefixtures("fixturename") 装饰类也是一种调用Fixture的方式。
@pytest.mark.usefixtures("fixturename") 装饰类可以装饰模块、类、函数、方法。
usefixtures 与传 fixture 区别:
如果Fixture有返回值,则不能用 @pytest.mark.usefixtures("fixturename") 装饰器修饰用例。
如果Fixture没有返回值,用 @pytest.mark.usefixtures("fixturename") 装饰器和 @pytest.fixture() 装饰器作用一样。
示例:
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