锐客网

  1. 首页 > 生活百科 > it技术 > >

二次封装函数Python python二次封装session

IT技术函数

Python中冷门但非常好用的内置函数Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性
Counter
collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型 。这个模块实现了特定目标的容器 ， 以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择 。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型二次封装函数Python：
容器名简介
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数
deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面
Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能
OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序
defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数 ， 为字典查询提供一个默认值
UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化
UserList 封装了列表对象 ， 简化了列表子类化
UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化
其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型 ， 在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读 。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法
举例
#统计词频
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
result = {}
for fruit in fruits:
if not result.get(fruit):
result[fruit] = 1
else:
result[fruit]= 1
print(result)
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现：
from collections import Counter
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
c = Counter(fruits)
print(dict(c))
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了 。
elements()
返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次 。元素会按首次出现的顺序返回 。如果一个元素的计数值小于1 ， elements()将会忽略它 。
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])
返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序 。如果n被省略或为None ， most_common()将返回计数器中的所有元素 。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：
Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法 ， 其他方法可以参考 python3.10.1官方文档
实战
Leetcode 1002.查找共用字符
给二次封装函数Python你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回 。你可以按任意顺序返回答案 。
输入：words = ["bella", "label", "roller"]
输出：["e", "l", "l"]
输入：words = ["cool", "lock", "cook"]
输出：["c", "o"]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决 。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数
class Solution:
def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:
from collections import Counter
ans = Counter(words[0])
for i in words[1:]:
ans = Counter(i)
return list(ans.elements())提交一下 ， 发现83个测试用例耗时48ms ， 速度还是不错的
sorted
在处理数据过程中 ， 我们经常会用到排序操作 ， 比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序 。这时候就需要用到sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表
对列表升序操作：
a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])
print(a)
# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：
sorted((4,1,9,6),reverse=True)
print(a)
# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则 ， 按字符串长度来排序：
fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']
a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))
print(a)
# 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all
all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False 。元素除了是 0、空、None、False外都算True 。注意：空元组、空列表返回值为True 。
all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list ， 元素都不为空或0
True
all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list ， 存在一个为空的元素
False
all([0, 1 ， 2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素
False
all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0
True
all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple，存在一个为空的元素
False
all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素
False
all([]) # 空列表
True
all(()) # 空元组
Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False 。如果全为空，0，False ， 则返回False；如果不全为空，则返回True 。
F-strings
在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：
s1='Hello'
s2='World'
print(f'{s1} {s2}!')
# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：
def power(x):
return x*x
x=4
print(f'{x} * {x} = {power(x)}')
# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单 。
本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~
15个Python入门小程序 ， 你都知道哪些有不少同学学完Python后仍然很难将其灵活运用 。我整理15个Python入门二次封装函数Python的小程序 。在实践中应用Python会有事半功倍的效果 。
实现数学里的二元二次函数：f(x, y) = 2x^23y^24xy 二次封装函数Python，需要用到指数运算符 **
将一个正整数的个位数二次封装函数Python，以及除个位数外的部分分离 。需要用到模（取余数） 运算符 % 二次封装函数Python ， 和 整除 运算符 //
实现一个简单的累加器，可以接受用户输入3个数字 ， 并将其累加 。需要用到复合赋值运算符： =
输入年份，判断是否是闰年 。闰年判断方法：能被4整除，但不能被100整除；或者能被 400 整除 。需要用到算术运算符 和 逻辑运算符
输入一个数字，判断基数还是偶数，需要模 运算和 if ... else 结构
之前做过华氏度转摄氏度，现在通过分支结构 实现二者互转 。
输入三个边长度 ， 判断是否构成三角形 。构成三角形的条件：两边之和大于第三边。
输入成绩分数，输出分数对应的等级 。
某企业的奖金根据销售利润按照如下规则计算提成 。输入销售利润，计算奖金 。
程序随机生成一个正整数，用户来猜 ， 程序根据猜的大小给出相应的提示 。最后，输出用户猜了多少次才猜中 。
输入一个正整数，判断是否是素数 。素数定义：大于1的自然数中，只能被1和它本身整除的自然数 。如：3、5、7
用程序实现石头剪刀布 游戏。
字典的key是姓名 ， value是身高，现在需要按照身高对字典重新排序 。
将二元二次函数封装在函数中，方便调用
初学python的小伙伴注意哦~不要只依赖于教程，而忽视实操的能力 。不然，是很难有进步的 。可以多动动手，尝试一下，积累经验 。
如何用Python封装C语言的字符串处理函数在C语言中二次封装函数Python，字符串处理是每天都要面对二次封装函数Python的问题 。二次封装函数Python我们都知道C语言中其实并没有一种原生的字符串类型，‘字符串’在C语言里只是一种特殊的以''结尾的字符数组 。因此，如何将C语言与更高层次的Python语言在‘字符串’处理这个问题上对接是一个有难度的问题 。所幸有swig这种强大的工具 。
如何封装一个函数，它修改参数字符串的内容
假如有这样一个C语言的函数，
!-- lang: cpp --
void FillZero(char* pc,size_t * piLen)
{
size_t i=0;
while(i*piLen/2 )
*pc= '0';
*pc = 0;
*piLen = i 1;
}
这个函数的功能是把字符串变成n个0 。不过我们更关注函数的形式 。这样的函数，表面上看char* pc是函数的参数，可是实际上它才是函数的返回值和执行的结果 。piLen这个参数既是pc的最大长度，也是新的字符串的长度 。我们直接用python封装，看看运行结果 。
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
import cchar
s='123456'
cchar.FillZero(s,6)
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
【二次封装函数Python python二次封装session】TypeError: in method 'FillZero', argument 2 of type 'size_t *'
结果差强人意，不是我们想要得到的结果 。函数的第二个参数为size_t* 我们很难用python来表示，而且python中也不存在既是输入，也是输出的参数 。
swig有一个标准库，其中有一个cstring.i文件就是用来解决C语言字符串类型的问题 。
我们在.i文件中加入这样几行
!-- lang: cpp --
%include "cstring.i"
%cstring_output_withsize(char* pc,size_t* pi)
void FillZero(char* pc, size_t* pi);
然后运行看结果
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
import cchar
cchar.FillZero(10)
'00000\x00'
s=cchar.FillZero(10)
print s
00000
我们看函数的变化 。首先在python里， FillZero变成了只有一个参数的函数 。然后函数的返回值变成了一个字符串 。其实cstring_output_size其实是一个宏，通过这个宏的定义改变了函数的形式，直接在Python中得到我们想要的结果 。
其实类似cstring_output_size的宏还有好几个，我列举一下:
cstring_output_allocate(char *s,free($1));
第一个参数是指向字符串地址的指针，第二个参数为释放空间的方法 。
大家考虑这一下这样的函数二次封装函数Python：
void foo(char*s)
{
s = (char*)malloc(10);
memcpy(s,"123456789",9);
}
s这个参数表面上看是输入，实际上是函数真正的输出 。函数中真正改变的东西是chars指向的字符串的值 。而且char这个类型,
python或者其他脚本语言里应该都没有对应的类型 。那么我们用cstring_output_allocate将这个函数转换成另外一个形式的python或者其他脚本语言的函数 。转换后的函数其实是这样的，以python为例str
foo() 。
!-- lang: cpp --
%module a
%include "cstring.i"
%{
void foo(char* s);
%}
%cstring_output_allocate(char *s, free(*$1));
void foo(char *s);
在python中的调用：
!-- lang: python --
import a
a.foo()
'123456789'
cstring_output_maxsize(char *path, int maxpath);
第一个参数也是可以改变的字符串首地址 ， 第二个参数为字符串的最大长度 。在Python中调用的时候，只有maxpath这个参数 ， 返回字符串 。
cstring_output_allocate(char *s, free($1));
第一个参数为指向字符串首地址的指针，第二个参数为释放指针的方法 。这个宏主要是封装一种直接在函数内部malloc空间的函数 。在Python中调用时没有参数，直接返回字符串 。
cstring_output_allocate_size(char *s, int slen, free(*$1));
这个相当于前面两个函数的组合 。在函数内部malloc空间 ， 然后将字符串长度通过slen返回 。其实在调用的时候非常简单，没有参数，直接返回字符串 。
如何处理c的std::string
std::string是C标准类库STL中常见的类 。在平时工作中大家肯定是没少用 。在python中如何封装std::string? swig提供了标准库
例如函数:
!-- lang: cpp --
string Repeat(const string s)
{
return s s;
}
只要在swig中加入这样几行：
!-- lang: cpp --
%include "std_string.i"
using namespace std;
string Repeat(const string s);
运行结果：
Python 2.6.6 (r266:84292, Dec 27 2010, 00:02:40)
[GCC 4.4.5] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
import cchar
cchar.Repeat('123')
'123123'
使用起来很方便，但需要注意的是，假如函数的参数的内容是可以被修改，就不能用这种方式封装 。
例如:
!-- lang: cpp --
void repeat(string s)
{
s =s;
}
这样的函数直接使用 'std_string.i' 就是无效的 。遇到这种函数，只能用C语言封装成 void repeat(chars, int maxsize), 再用swig调用 'cstring_output_withsize' 这个宏再封装一次了 。
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
python - 日志记录模块(logging)的二次封装上篇文章 对logging做了基本介绍，我们可以使用logging来做日志的简单记录 。但实际项目应用时，我们一般会根据自身需要对其做二次封装(loggingV2)，然后在其他python文件中, 先import申明后直接调用 。
废话不多说，下面给几个二次封装的简单示例：
示例一：
loggingV2.py - 封装
logMain.py - 应用
示例二：
对上述示例进行 模块化封装 ，如下log.py
则任何声明了log模块的python文件都可以调用logging日志系统，如下logMain.py
示例三：
对上述示例进行 定制化封装 ，如下myLog.py
需求：
1）同时实现终端显示与日志文件保存
2）日志文件名除日期外，增加显示时间，精确到秒
3）日志输出级别可配置
4）日志保存路径与文件名可配置
5）日志跨天(或者小时/分钟)，另生成新文件保存
改写logMain.py，如下：
示例四：
对上述示例进行 异步线程封装 ，如下myThreadLog.py
需求：
1）独立线程处理日志，不影响主程序性能
2）使用队列异步处理日志记录
继续改写logMain.py，如下：
注意 - 线程相关操作函数(如下)：
1.threading.Thread() — 创建线程并初始化线程，可以为线程传递参数
2.threading.enumerate() — 返回一个包含正在运行的线程的list
3.threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果
4.Thread.start() — 启动线程
5.Thread.join() — 阻塞函数，一直等到线程结束
6.Thread.isAlive() — 返回线程活动状态
7.Thread.setName() — 设置线程名
8.Thread.getName() — 获取线程名
9.Thread.setDaemon() — 设置为后台线程，这里默认是False ， 设置为True之后则主线程不会再等待子线程结束才结束 ， 而是主线程结束意味程序退出，子线程也立即结束，注意调用时必须设置在start()之前；
10.除了以上常用函数，线程还经常与互斥锁Lock/事件Event/信号量Condition/队列Queue等函数配合使用
Arcgis Engine二次开发用python可以吗？1.自定义工具箱是什么
就像名字一样，自定义工具箱是由个人创建的工具箱，就像下面这样，可以理解成一个 .tbx 后缀的压缩包，每一个工具箱中都可以添加多个工具集、脚本工具甚至模型构建器工具 。
一大堆工具箱
1.1如何添加自定义工具箱（熟悉可跳过）
第一步：右键点击 ArcToolbox - 添加工具箱
第二步：在打开的添加工具箱窗口中选中需要添加的工具，然后点击右下角的打开即可 。
添加工具箱到 Arcmap
1.2如何创建自定义工具箱
点击右上角的红色工具箱符号，可以新建并重命名一个工具箱 。
我们这里新创建了一个海怪工具箱，用于之后的教程演示 。
新建工具箱
1.3添加一个脚本工具
新创建的工具箱就像一个大箱子 ， 箱子呢是用来装工具的，你可以直接在工具箱中右键，然后点击添加 ， 再点击脚本，进而创建一个脚本工具；
亦或是右键，点击新建，再点击工具集，创建一个可以自定义名称的工具集，然后在工具集里新建一个脚本工具 。
这里添加的脚本工具只是一个空壳，我们后面会继续完善 。
新建的工具箱位于 ../Chapter7/海怪工具箱.tbx 。
2.工具箱的封装
工具箱由三部分组成，其中有两部分需要我们来控制：
一是输入界面：确定工具箱输入界面的参数定义和设置；
二是 Python 源代码：功能的实现 ， 为 .py 后缀的脚本文件；
三是对参数行为提供额外控制的可选验证代码 ， 其位于工具箱中（这部分自带，基本上不用修改） 。
所以下面的重点就是输入界面和 Python 源代码 。
2.1工具箱输入界面
工具箱输入界面，或者说图形交互界面（GUI），就像下面的几张图一样，从该界面我们可以控制工具的行为，自定义输入界面然后配合 Python 脚本，可以实现多种客制化的功能 。
简单来说，你可以认为输入界面是依托于 Arcmap 的“前端”，脚本代码就是负责运行的“后端” 。
导入导出工具：
为方便演示，制作一个非常简单的工具箱，它的功能呢就是把输入的要素类（数据库或者 shp ）再导出来而已，是完全没有用的导入导出功能啦，不过作为演示还是非常不错的 。
制作完成后的导入导出工具的界面
第一步：
在工具箱中，右键点击添加，再点击脚本 ， 然后修改名称，修改成你想要的名字，勾选存储相对路径名，然后点击下一页 。
修改名称
第二步：
然后添加脚本文件 ， 添加该脚本文件 ../Chapter7/toolscript/input_and_output.py，读者可以在最后的下载包中找到该文件 。
然后点击下一页 。
链接python脚本
第三步：
控制用户交互界面 。ArcGIS 在这里内置了一整套简单但是实用的图形控件，比如输入菜单、下拉框、多选框、单选等，借由这些图形控件我们可以控制脚本工具的图形交互界面 。
我们这里使用的脚本功能非常简单，上面也有说到：输入一个矢量要素类，不做任何处理 ， 然后输出一个矢量要素类 。
为了匹配这个脚本，我们需要设置一个输入图层的控件，同时为了能顺利的输出，也需要一个输出图层的控件，注意一个是输入一个是输出 。
从下图可以看到，左边（左边的橙色框）是显示名称，其中输入输出控件的名称以及输入控件的名称，这里命名为输入要素和输出要素；然后在右边（右边的橙色框）的数据类型下拉框中，我们选择要素图层 ， 这里只能做选择，不能任意输入 。
设置名称和数据类型
那么输入输出是如何区分的呢？
选中输入要素（变成蓝色） ， 然后可以看到下方（下方橙色框）的参数属性设置选项卡，这里可以对参数进行调整 。
参数选项
① 类型：有三种，一般只会用到 Required 和 Optional，表示必须和可选 ， 用于控制参数是否可以忽略不填；
② 方向： 两种，Input 和 Output，表示输入和输出，大部分情况都是使用 Input 来获得参数，Output 用于获得最后的成果数据，像是矢量、栅格或者图表；
③ 多值：Yes 或者 No，用于输入多个相同类型的数据，工具打开后就是下面这样，在输入要素中可输入多个要素类；
④ 默认：设置一个控件的默认值 ， 直接输入即可 。可配合多值一同使用，使用 ; （英文的分号）分开，
结果如下，可以看到一打开该工具就已经填充上了预设的多个默认值（报错是因为数据类型不是要素图层）；
⑤ 环境：工具箱的环境设置，比如掩膜、容差范围、默认数据库位置等，一般不预先设置；
⑥ 过滤器：选择文件类型可以在选择文件时只显示特定格式的文件；
⑦ 获取自：指定数据的获取源 。这是个什么意思呢？比如我们想要获取图层A的某个字段，获取源就是图层A 。
以下面这种图作为例子，新增名为字段的控件（上方的橙色框），数据类型也是字段，然后参数属性中获取自选择输入要素（下方橙色框） 。
设置字段控件
点击完成后，打开脚本工具 。在输入要素框中选择一个图层 ， 然后再点击获取字段，如下就可以选择图层中的字段了 。
获取图层的字段
⑧ 符号系统：在最下面还有一个符号系统 ， 通常只能作用于输出的矢量图层（方向：Output），可为输出图层指定设置好的 lyr 文件样式 。
设置符号系统
第四步：
点击右下方的完成 ， 那么脚本工具的输入界面就完成了 。
2.2 Python 脚本
工具箱输入界面和 Python 代码要相互配合才行，工具箱界面中的输入、输出以及各种各样的参数，在 Python 脚本文件中都得一一对应上，将输入界面中的各个参数传给 Python 脚本，这样才能让 Python 脚本按照预期的效果正常运行 。
看上去有点麻烦，但实际上 arcpy 中提供了现成的函数就可以直接获得参数 。
①参数对接（获?。?
至于如何对接参数，我们使用刚刚的那个脚本文件举例：
../Chapter7/toolscript/input_and_output.py
# -*- coding:utf-8 -*-
import arcpy
#?1?
input_lyr = arcpy.GetParameterAsText(0)
output = arcpy.GetParameterAsText(1)
if __name__ == '__main__':
lyr = arcpy.mapping.Layer(input_lyr)
arcpy.CopyFeatures_management(lyr, output)
?1?：arcpy 提供了 GetParameterAsText(index) 函数，该函数根据输入界面的排序号码获得指定的参数 。比如 GetParameterAsText(0) 获得的就是输入图层参数 ， GetParameterAsText(1) 获得的就是第二个参数，也就是输出图层参数 。
如果有更多参数，以此类推 。
②参数对接中应该注意的情况
GetParameterAsText(index) 从输入界面获得的参数都会转变成字符串，没错都是字符串 。
如果你只是输入输出地址这种，那么没有问题，因为地址本来就是字符串，但是如果你设置了一个选择长度范围的长整型的控件、亦或是某种布尔值选择，最后输入到 python 脚本这里都会变成字符串 。
整数变成字符串，使用 int(str) 规避；
布尔型变成字符串，True 变成了 "True"，False 变成了 "False" ， 这样就不能判断真假了，需要写一个判断语句或者随便你，方法很多；
还有就是一个输入控件多值的情况 ， 所有值根据先后连接成一个字符串，中间由 、（英文分号）间隔，可以使用 split 函数分开；
二次封装函数Python的介绍就聊到这里吧 ， 感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python二次封装session、二次封装函数Python的信息别忘了在本站进行查找喔 。

    推荐阅读


    上一篇：步步高dvd怎么连接u盘，步步高dvd机如何连接电视教程

    下一篇：如何让网吧小票机与服务器连接？ 网吧小票机怎么连接服务器