RIDE如何调用自定义Python文件中的函数

1. 如何从零开始编写Python函数？

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参考另一篇文章：

2. IDEA如何调用编写的Python文件？

a. 将编写的Python文件放入到RIDE 某个Project的一个用于存放Custom Library的文件夹下

b. 在Directory或者Test Suite或者Test Case Level的Edit Page中Import对应的python文件作为library

其中黑色的Library表示引用成功。

红色的表示引用失败（一般都是文件路径错误，或者文件编译出错）。

蓝色的表示引用的是关键字或者定义的变量资源。

3. Python 文件中的函数如何被添加到Test Step中调用？

如下图所示，我的PreparePremia.py被添加到Attribution Test Suite级别了，所以这个Test Suite下面所有的Test Case都可以解析该python中的函数，我们看看“save_monthly_premia_data”是如何被用到Test Step中的：

Test Step的最后一行关键字"Save Monthly Premia Data"就是调用了该文件中的关键字：

可以按F5查看：

4. Python文件中的函数如何被Test Suite调用？

我们打开Test Case可以看到添加Test Step的table，明显就能看出如何调用python中的函数。

但是打开Test Suite面板，我们看到了什么？

只有Settings， variables 和Metadata区域。。。

截图上我在Suite Setup的时候调用了一个自定义关键字“Get Input Params”，并且传递了两个参数"${SUITE NAME}"和"RiskAttributionCalculation"，那这个关键字是怎么来的呢？

可以看到这个自定义关键字其实也是调用了“ExcelUtil.py”文件中的“parse_input_params”函数的：

并且还设置了一个Suite级别的全局变量“${input_params}”。

所以：

Suite Setup的意思就是：

调用自定义关键字"Get Input Params"得到一个全局变量"${input_params}".

因此：

Test Suite级别都是引用自定义的关键字来初始化某些值。而这个自定义的关键字会调用Python文件中的函数。

5. 得到的Suite级别的变量如何被调用呢？

因为MonthlyPremia是Attribution Suite下面的Test Case, 所以这个Case是可以直接调用"${input_params}"的哦~~。

我返回的input_params是dict，所以需要传入key来得到对应的Value。

写的很直白哦，如果有什么问题大家可以留言哦，谢谢阅读，么么哒~~~

python常用函数包有哪些？

一些python常用函数包：

1、Urllib3

Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：

线程安全

连接池

客户端 SSL/TLS 验证

使用分段编码上传文件

用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手

支持 gzip 和 deflate 编码

HTTP 和 SOCKS 的代理支持

2、Six

six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。

S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。

4、Pip

pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。

pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可，而删除包只需pip uninstall package name即可。

最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。

如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。

5、Python-dateutil

python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是，常规的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块。

6、Requests

Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。

7、Certifi

近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为。

8、Idna

根据其 PyPI 页面，idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。”

IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()

9、PyYAML

YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内。

10、Pyasn1

像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：

ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现

所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。

12、Chardet

你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。

13、RSA

rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持：

加密和解密

签名和验证签名

根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥

它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用。

14、Jmespath

JMESPath，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。

15、Setuptools

它是用于创建 Python 包的工具。不过，其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南。

16、Pytz

像dateutils一样，这个库可帮助你处理日期和时间。有时候，时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些。

17、Futures

从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块。

18、Colorama

使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：

更多Python知识请关注Python自学网

Python的5种高级用法

Lambda 函数

Python 函数一般使用 def a_function_name() 样式来定义，但是对于 lambda 函数来说，我们其实根本没为它命名。这是因为 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算，而无需完全定义函数。

Map 函数

Map() 是一种内置的 Python 函数，它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典。对于这种运算来说，这是一种非常干净而且可读的执行方式。

Filter 函数

filter 内置函数与 map 函数非常相似，它也将函数应用于序列结构(列表、元组、字典)。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回 True 的元素。

Itertools 模块

Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具集合。迭代器是一种可以在 for 循环语句(包括列表、元组和字典)中使用的数据类型。

使用 Itertools 模块中的函数让你可以执行很多迭代器操作，这些操作通常需要多行函数和复杂的列表理解。

Generator 函数

其实，Generator函数是一个类似于迭代器的函数，就是它也可以用在 for 循环语句中。这大大简化了你的代码，而且相比简单的 for 循环，它节省了很多内存。

关于Python的5种高级用法，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Python 函数的调用方式

好像没有特别的叫法吧，也没注意手册上有什么特别的叫法，至于区别，举个例子你就清楚了，如下：

假如有个列表aa=[1,4,3,5],对这个列表用sort()进行排序，如果第一种方式aa.sort()后aa=[1,3,4,5];

而第二种方式sort(aa)排序后虽然得到了新列表[1,3,4,5],但是aa还是=[1,4,3,5]。

也就是说第一种方式会改变原列表，而第二种不会改变，只是得到了一个新的副本。

GOT IT？！^^

补充一下，如果非要说叫法上的区别的话，第一种叫做方法调用，第二种叫做函数调用。至于方法和函数的些微区别，方法是基于对象的，函数是基于本身的。如果再详细……方法一般不可以单独使用，因为大部分方法是基于对象的，调用也必须基于对象，像上面第一种；而函数则可以单独使用，你可以理解成它是数据系统本身的，而不是对象专有的。

PS：至于为什么我换了用sort()而没有用LZ给的例子函数，是因为..…^o^……LZ第一种方式和第二种方式写的都不是一个函数……

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