appium UI自动化设置等待的三种方法

#第一种 sleep()： 设置固定休眠时间。 python 的 time 包提供了休眠方法 sleep() ， 导入 time包后就可使用 sleep()进行脚本的执行过程进行休眠。
#导入 time 包
import time
time.sleep()

#第二种 implicitly_wait()：是 webdirver 提供的一个超时等待。隐的等待一个元素被发现，或一个命令完成。若是超出了设置时间的则抛出异常。
#implicitly_wait():隐式等待
#当使用了隐式等待执行测试的时候，若是 WebDriver没有在 DOM中找到元素，将继续等待，超出设定时间后则抛出找不到元素的异常
#换句话说，当查找元素或元素并无当即出现的时候，隐式等待将等待一段时间再查找 DOM，默认的时间是0
#一旦设置了隐式等待，则它存在整个 WebDriver 对象实例的声明周期中，隐式的等到会让一个正常响应的应用的测试变慢，
#它将会在寻找每一个元素的时候都进行等待，这样会增长整个测试执行的时间。

#implicitly_wait()方法比 sleep() 更加智能，后者只能选择一个固定的时间的等待，前者能够在一个时间
#范围内智能的等待。
self.driver.implicitly_wait()

#第三种 WebDriverWait()：一样也是 webdirver 提供的方法。在设置时间内，默认每隔一段时间检测一次当前。页面元素是否存在，若是超过设置时间检测不到则抛出异常。
'''详细格式以下：
WebDriverWait(driver, timeout, poll_frequency=0.5, ignored_exceptions=None)
driver - WebDriver 的驱动程序(Ie, Firefox, Chrome 或远程)
timeout - 最长超时时间，默认以秒为单位
poll_frequency - 休眠时间的间隔（步长）时间，默认为 0.5 秒
ignored_exceptions - 超时后的异常信息，默认状况下抛 NoSuchElementException 异常。
WebDriverWait()通常由 until()或 until_not()方法配合使用，下面是 until()和 until_not()方法的说明。
until(method, message=’’)
调用该方法提供的驱动程序做为一个参数，直到返回值不为 False。
until_not(method, message=’’)
调用该方法提供的驱动程序做为一个参数，直到返回值为 False。
lambda
lambda 提供了一个运行时动态建立函数的方法。'''

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
element = WebDriverWait(driver, 10).until(lambda x: x.find_element_by_id(“someId”))
is_disappeared = WebDriverWait(driver, 30, 1, (ElementNotVisibleException)).
until_not(lambda x: x.find_element_by_id(“someId”).is_displayed())

 

lambda使用方法：

一个语法
在Python中，lambda的语法是惟一的。其形式以下：

 lambda argument_list: expression

其中，lambda是Python预留的关键字，argument_list和expression由用户自定义。具体介绍以下。

1. 这里的argument_list是参数列表，它的结构与Python中函数(function)的参数列表是同样的。具体来讲，argument_list能够有很是多的形式。例如：

a, b
a=1, b=2
 *args
 **kwargs
 a, b=1, *args
空
......
2. 这里的expression是一个关于参数的表达式。表达式中出现的参数须要在argument_list中有定义，而且表达式只能是单行的。如下都是合法的表达式：

1
 None
a + b
sum(a)
1 if a >10 else 0
 ......
3.  这里的lambda argument_list: expression表示的是一个函数。这个函数叫作lambda函数。

 

三个特性
lambda函数有以下特性：

lambda函数是匿名的：所谓匿名函数，通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。

lambda函数有输入和输出：输入是传入到参数列表argument_list的值，输出是根据表达式expression计算获得的值。

lambda函数通常功能简单：单行expression决定了lambda函数不可能完成复杂的逻辑，只能完成很是简单的功能。因为其实现的功能一目了然，甚至不须要专门的名字来讲明。

下面是一些lambda函数示例：

      lambda x, y: x*y；函数输入是x和y，输出是它们的积x*y
     lambda:None；函数没有输入参数，输出是None
     lambda *args: sum(args); 输入是任意个数的参数，输出是它们的和(隐性要求是输入参数必须可以进行加法运算)
     lambda **kwargs: 1；输入是任意键值对参数，输出是1
 

四个用法
 

因为lambda语法是固定的，其本质上只有一种用法，那就是定义一个lambda函数。在实际中，根据这个lambda函数应用场景的不一样，能够将lambda函数的用法扩展为如下几种：

将lambda函数赋值给一个变量，经过这个变量间接调用该lambda函数。

例如，执行语句add=lambda x, y: x+y，定义了加法函数lambda x, y: x+y，并将其赋值给变量add，这样变量add便成为具备加法功能的函数。例如，执行add(1,2)，输出为3。

将lambda函数赋值给其余函数，从而将其余函数用该lambda函数替换。

例如，为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock)，咱们能够在程序初始化时调用：time.sleep=lambda x:None。这样，在后续代码中调用time库的sleep函数将不会执行原有的功能。例如，执行time.sleep(3)时，程序不会休眠3秒钟，而是什么都不作。

      3. 将lambda函数做为其余函数的返回值，返回给调用者。

函数的返回值也能够是函数。例如return lambda x, y: x+y返回一个加法函数。这时，lambda函数其实是定义在某个函数内部的函数，称之为嵌套函数，或者内部函数。对应的，将包含嵌套函数的函数称之为外部函数。内部函数可以访问外部函数的局部变量，这个特性是闭包(Closure)编程的基础，在这里咱们不展开。

      4. 将lambda函数做为参数传递给其余函数。

部分Python内置函数接收函数做为参数。典型的此类内置函数有这些。

filter函数。此时lambda函数用于指定过滤列表元素的条件。例如filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3])指定将列表[1,2,3]中可以被3整除的元素过滤出来，其结果是[3]。

sorted函数。此时lambda函数用于指定对列表中全部元素进行排序的准则。例如sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))将列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]按照元素与5距离从小到大进行排序，其结果是[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]。

map函数。此时lambda函数用于指定对列表中每个元素的共同操做。例如map(lambda x: x+1, [1, 2,3])将列表[1, 2, 3]中的元素分别加1，其结果[2, 3, 4]。

reduce函数。此时lambda函数用于指定列表中两两相邻元素的结合条件。例如reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])将列表 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的元素从左往右两两以逗号分隔的字符的形式依次结合起来，其结果是'1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'。

另外，部分Python库函数也接收函数做为参数，例如gevent的spawn函数。此时，lambda函数也可以做为参数传入。

 

一个争议
事实上，关于lambda在Python社区是存在争议的。Python程序员对于到底要不要使用lambda意见不一致。

支持方认为使用lambda编写的代码更紧凑，更“pythonic”。

反对方认为，lambda函数可以支持的功能十分有限，其不支持多分支程序if...elif...else...和异常处理程序try ...except...。而且，lambda函数的功能被隐藏，对于编写代码以外的人员来讲，理解lambda代码须要耗费必定的理解成本。他们认为，使用for循环等来替代lambda是一种更加直白的编码风格。

关于lambda的争执没有定论。在实际中，是否使用lambda编程取决于程序员的我的喜爱。