A. python如何导入函数
python的内建函数即是python自带的函数,这种函数不需要定义,并且不同的内建函数具有不同的功能,可以直接使用。
以下是部分内建函数用法及说明
1、abs(),返回数字的绝对值。
2、all(),如果集合中所有元素是true或集合为空集合,返回True。
3、any(),如果集合中有一项元素是true,返回True;空集合为False
4、ascii(), 返回一个表示对象的字符串。
5、bin(),将整数转换为前缀为“0b”的二进制字符串。
6、bool(),返回一个布尔值,即True或者之一False。
7、bytearray(),返回一个新的字节数组。
8、callable(对象)判断对象参数是否可被调用(可被调用指的是对象能否使用()括号的方法调用)
9、chr(),返回表示Unicode代码点为整数i的字符的字符串。与ord()函数相反。
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10、classmethod,将方法转换为类方法。
11、compile,将源代码编译为代码或AST对象。代码对象可以由exec()或执行eval()。 source可以是普通字符串,字节字符串或AST对象。
12、dic(),创建一个字典
13、divmod(a,b),将两个数作为参数,并在使用整数除法时返回由商和余数组成的一对数
14、enumerate(iterable,start = 0)
enumerate是枚举、列举的意思
对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值
enumerate多用于在for循环中得到计数
15、eval,将一个字符串变为字典
16、exec(object [, globals[, locals]])exec语句用来执行储存在字符串或文件中的Python语句
17、filter(功能,可迭代)
filter函数用于过滤序列
filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
B. 【Python接口测试-1】登录接口获取token和uuid
所有接口测试都离不开登录接口获取的用户信息,无论是使用JMeter、APIPost还是Python,登录接口的调试都是首要步骤。在学习Python和unittest时,从项目开始,边实践边探索,这里推荐菜鸟教程作为入门资源。
之前关于JMeter和ApiPost的文章里,同样调试了登录接口。登录接口的参数和返回数据可以通过Fiddler抓包查看。登录接口返回的json数据包含uuid和token,这两个信息作为用户认证数据,需要在所有接口测试中的header中引用。为此,编写代码提取uuid和token,并将其拼接到header中。
在编码过程中,将环境信息、常用用户信息等存储为常量,便于在编码时直接引用。创建了settings文件夹以存放这些常量。编写unittest测试类(testman.py)来调用接口和公共方法。实现登录接口调试和获取uuid、token的过程,封装在common模块的get_header.py文件中。
具体步骤包括定义login_url、设置header和data参数,并调用post方法。login_url引用settings文件中的环境信息。在headers参数中添加固定的头部信息,如Referer,否则可能导致请求失败。data参数以字典形式包含用户信息,考虑到不同项目登录参数的差异,进行了适当的if判断。通过res_data接收调用post方法返回的数据,但由于数据格式为字符串,直接使用json()方法获取token信息不适用,需要先将字符串转换为字典格式。
转换字符串为字典推荐使用ast.literal_eval()方法,确保安全且高效。获取到转换后的数据后,将uuid和token追加到header中。之后,使用这个包含uuid和token信息的header调用后续的业务接口。
以上步骤涵盖了从登录接口调试到获取uuid和token,以及如何将这些信息应用在其他接口测试中的全过程。有兴趣了解更多细节,欢迎访问相关文章。
C. Python怎样使用解释器
大学里计算机科学最吸引我的地方就是编译器。最神奇的是,编译器是如何读出我写的那些烂代码,并且还能生成那么复杂的程序。当我终于选了一门编译方面的课程时,我发现这个过程比我想的要简单得多。
在本系列的文章中,我会试着通过为一种基本命令语言IMP写一个解释器,来展示这种简易性。因为IMP是一个简单广为人知的语言,所以打算用 Python写这个解释器。Python代码看起来很像伪代码,所以即使你不认识 Python,你也能理解它。解析可以通过一套从头开始实现的解析器组合完成(在本系列的下一篇文章中会有解释)。除了sys(用于I/O)、re(用于解析正则表达式)以及unittest(用于确保一切工作正常)库,没有使用其他额外的库。
IMP 语言
在开始写之前,我们先来讨论一下将要解释的语言。IMP是拥有下面结构的最小命令语言:
赋值语句(所有变量都是全局的,而且只能存储整数):
Python
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x := 1
条件语句:
Python
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if x = 1 then
y := 2
else
y := 3
end
while循环:
Python
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2
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while x < 10 do
x := x + 1
end
复合语句(分号分隔):
Python
1
2
x := 1;
y := 2
OK,所以它只是一门工具语言,但你可以很容易就把它扩展成比Lua或python更有用的语言。我希望能把这份教程能保持尽量简单。
下面这个例子是计算阶乘的程序:
Python
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n := 5;
p := 1;
while n > 0 do
p := p * n;
n := n - 1
end
IMP没有读取输入的方式,所以初始状态必须是在程序最开始写一系列的赋值语句。也没有打印结果的方式,所以解释器必须在程序的结尾打印所有变量的值。
解释器的结构
解释器的核心是“中间表示”(Intermediate representation,IR)。这就是如何在内存中表示IMP程序。因为IMP是一个很简单的语言,中间表示将直接对应于语言的语法;每一种表达和语句都有对应的类。在一种更复杂的语言中,你不仅需要一个“语法表示”,还需要一个更容易分析或运行的“语义表示”。
解释器将会执行三个阶段:
将源码中的字符分割成标记符(token)
将标记符组织成一棵抽象语法树(AST)。抽象语法树就是中间表示。
评估这棵抽象语法树,并在最后打印这棵树的状态
将字符串分割成标记符的过程叫做“词法分析”,通过一个词法分析器完成。关键字是很短,易于理解的字符串,包含程序中最基本的部分,如数字、标识符、关键字和操作符。词法分析器会除去空格和注释,因为它们都会被解释器忽略。
实际执行这个解析过的抽象语法树的过程称为评估。这实际上是这个解析器中最简单的部分了。
本文会把重点放在词法分析器上。我们将编写一个通用的词汇库,然后用它来为IMP创建一个词法分析器。下一篇文章将会重点打造一个语法分析器和评估计算器。
词汇库
词法分析器的操作相当简单。它是基于正则表达式的,所以如果你不熟悉它们,你可能需要读一些资料。简单来说,正则表达式就是一种能描述其他字符串的特殊的格式化的字符串。你可以使用它们去匹配电话号码或是邮箱地址,或者是像我们遇到在这种情况,不同类型的标记符。
词法分析器的输入可能只是一个字符串。简单起见,我们将整个输入文件都读到内存中。输出是一个标记符列表。每个标记符包括一个值(它代表的字符串)和一个标记(表示它是一个什么类型的标记符)。语法分析器会使用这两个数据来决定如何构建一棵抽象语法树。
由于不论何种语言的词法分析器,其操作都大同小异,我们将创建一个通用的词法分析器,包括一个正则表达式列表和对应的标签(tag)。对每一个表达式,它都会检查是否和当前位置的输入文本匹配。如果匹配,匹配文本就会作为一个标记符被提取出来,并且被加上该正则表达式的标签。如果该正则表达式没有标签,那么这段文本将会被丢弃。这样免得我们被诸如注释和空格之类的垃圾字符干扰。如果没有匹配的正则表达式,程序就要报错并终止。这个过程会不断循环直到没有字符可匹配。
下面是一段来自词汇库的代码:
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import sys
import re
def lex(characters, token_exprs):
pos = 0
tokens = []
while pos < len(characters):
match = None
for token_expr in token_exprs:
pattern, tag = token_expr
regex = re.compile(pattern)
match = regex.match(characters, pos)
if match:
text = match.group(0)
if tag:
token = (text, tag)
tokens.append(token)
break
if not match:
sys.stderr.write('Illegal character: %sn' % characters[pos])
sys.exit(1)
else:
pos = match.end(0)
return tokens
注意,我们遍历正则表达式的顺序很重要。lex会遍历所有的表达式,然后接受第一个匹配成功的表达式。这也就意味着,当使用词法分析器时,我们应当首先考虑最具体的表达式(像那些匹配算子(matching operator)和关键词),其次才是比较一般的表达式(像标识符和数字)。
词法分析器
给定上面的lex函数,为IMP定义一个词法分析器就非常简单了。首先我们要做的就是为标记符定义一系列的标签。IMP只需要三个标签。RESERVED表示一个保留字或操作符。INT表示一个文字整数。ID代表标识符。
Python
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import lexer
RESERVED = 'RESERVED'
INT= 'INT'
ID = 'ID'
接下来定义词法分析器将会用到的标记符表达式。前两个表达式匹配空格和注释。它们没有标签,所以 lex 会丢弃它们匹配到的所有字符。
Python
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token_exprs = [
(r'[ nt]+',None),
(r'#[^n]*', None),
然后,只剩下所有的操作符和保留字了。记住,每个正则表达式前面的“r”表示这个字符串是“raw”;Python不会处理任何转义字符。这使我们可以在字符串中包含进反斜线,正则表达式正是利用这一点来转义操作符比如“+”和“*”。
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(r':=', RESERVED),
(r'(',RESERVED),
(r')',RESERVED),
(r';', RESERVED),
(r'+',RESERVED),
(r'-', RESERVED),
(r'*',RESERVED),
(r'/', RESERVED),
(r'<=',RESERVED),
(r'<', RESERVED),
(r'>=',RESERVED),
(r'>', RESERVED),
(r'=', RESERVED),
(r'!=',RESERVED),
(r'and', RESERVED),
(r'or',RESERVED),
(r'not', RESERVED),
(r'if',RESERVED),
(r'then',RESERVED),
(r'else',RESERVED),
(r'while', RESERVED),
(r'do',RESERVED),
(r'end', RESERVED),
最后,轮到整数和标识符的表达式。要注意的是,标识符的正则表达式会匹配上面的所有的保留字,所以它一定要留到最后。
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(r'[0-9]+',INT),
(r'[A-Za-z][A-Za-z0-9_]*', ID),
]
既然正则表达式已经定义好了,我们还需要创建一个实际的lexer函数。
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def imp_lex(characters):
return lexer.lex(characters, token_exprs)
如果你对这部分感兴趣,这里有一些驱动代码可以测试输出:
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import sys
from imp_lexer import *
if __name__ == '__main__':
filename = sys.argv[1]
file = open(filename)
characters = file.read()
file.close()
tokens = imp_lex(characters)
for token in tokens:
print token
继续……
在本系列的下一篇文章中,我会讨论解析器组合,然后描述如何使用他们从lexer中生成的标记符列表建立抽象语法树。
如果你对于实现IMP解释器很感兴趣,你可以从这里下载全部的源码。
在源码包含的示例文件中运行解释器:
Python
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python imp.py hello.imp
运行单元测试:
Python
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python test.py