二、装饰器核心原理：函数式编程的"语法糖"
在 UI 自动化测试的实际场景中，页面加载超时、元素定位失败、网络波动等异常问题频繁出现。传统的try-except嵌套方式虽然能捕获异常，但会导致业务代码与处理逻辑高度耦合，造成代码冗余、可读性差等问题。
装饰器作为 Python 的核心特性之一，能够以非侵入式的方式将异常处理逻辑从业务代码中剥离，实现代码解耦与复用。通过装饰器，我们可以将通用的异常处理逻辑封装为可复用的组件，让测试代码更简洁、易维护。
装饰器是Python中函数式编程的重要特性，本质是通过高阶函数实现代码增强，遵循以下核心原则：
- 不修改原函数代码：通过嵌套函数包裹原逻辑
- 透明性：调用者无需感知装饰逻辑
- 复用性：一个装饰器可作用于多个函数
1. 两层装饰器（无参数版）
结构解析：
python
def decorator(func): # 第一层：接收被装饰函数
def wrapper(*args, **kwargs): # 第二层：包装函数（命名为wrapper）
# 前置逻辑（如异常处理）
result = func(*args, **kwargs) # 执行原函数
# 后置逻辑（如返回值处理）
return result
return wrapper # 返回包装函数执行流程：
python
@decorator # 等价于 func = decorator(func)
def original_func(): pass2. 三层装饰器（带参数版）
结构解析：
python
def decorator_with_param(param): # 第一层：接收装饰器参数
def decorator(func): # 第二层：接收被装饰函数
def wrapper(*args, **kwargs): # 第三层：包装函数
# 使用装饰器参数(param)和原函数参数(*args)
result = func(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
return decorator # 返回第二层函数执行流程：
python
@decorator_with_param("参数值") # 等价于 func = decorator_with_param("参数值")(func)
def original_func(): pass关键区别对比
| 类型 | 层数 | 参数传递时机 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| 无参数装饰器 | 2层 | 装饰器定义时 | 统一日志记录 |
| 带参数装饰器 | 3层 | 装饰器调用时 | 多场景配置（如重试次数） |
二、装饰器在异常处理中的应用：替代try/catch的优雅方案
在UI自动化中，传统try/catch会导致测试用例臃肿，通过装饰器可将异常处理逻辑移至框架层，实现：
- 关注点分离：测试用例仅关注业务逻辑
- 集中管理：异常处理逻辑统一维护
- 可配置性：通过参数动态调整处理策略
1. 基础异常处理装饰器（两层结构）
python
from selenium.common.exceptions import WebDriverException
import logging
logger = logging.getLogger("UI_Handler")
def handle_ui_exception(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
try:
return func(*args, **kwargs) # 执行原操作
except WebDriverException as e: # 捕获UI技术异常
logger.error(f"UI操作失败：{str(e)}")
raise # 抛给上层处理或添加重试
except Exception as e:
logger.error(f"未知异常：{str(e)}")
raise
return wrapper应用在Page Object层（示例：处理元素不存在异常）：
python
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
class LoginPage:
def __init__(self, driver):
self.driver = driver
@handle_ui_exception # 装饰器应用于操作方法
def click_submit(self):
# 可能抛出NoSuchElementException
self.driver.find_element(By.ID, "submit").click()测试用例层无感知调用：
python
def test_login(driver):
login_page = LoginPage(driver)
login_page.click_submit() # 异常处理在中间层完成
assert DashboardPage(driver).is_displayed()2. 参数化异常处理装饰器（三层结构）
需求 ：不同场景下异常处理策略不同（如重试次数、是否截图）
示例：处理NoSuchElementException并应对业务空值：
python
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException
from functools import wraps
import logging
import time
logger = logging.getLogger("UI_Handler")
def handle_element_exceptions(
retry_times=3,
default_value="N/A" # 业务空值默认返回值
):
"""处理元素定位异常和业务空值的装饰器"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
self = args[0] # 假设第一个参数是Page Object实例
driver = self.driver
# 技术异常处理：重试机制
for attempt in range(retry_times + 1):
try:
result = func(*args, **kwargs)
# 业务空值处理：文本为空时返回默认值
if isinstance(result, str) and len(result.strip()) == 0:
logger.warning("检测到业务空值，返回默认值")
return default_value
return result
except NoSuchElementException as e: # 捕获元素不存在异常
if attempt < retry_times:
logger.error(f"元素未找到（重试{attempt+1}/{retry_times}）：{str(e)}")
time.sleep(1) # 重试间隔1秒
else:
logger.error(f"最终失败：{str(e)}")
return default_value # 超过重试次数返回默认值
except Exception as e:
logger.error(f"未知异常：{str(e)}")
return default_value
return wrapper
return decoratorPage Object层应用示例：
python
class SearchPage:
def __init__(self, driver):
self.driver = driver
self.driver.get("https://example.com")
@handle_element_exceptions(retry_times=2, default_value="无搜索结果")
def get_search_result_text(self):
"""获取搜索结果文本，可能返回空字符串或抛出异常"""
element = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#search-result")
return element.text.strip() # 可能返回空字符串（业务空值）测试用例层逻辑：
python
def test_search_functionality():
driver = webdriver.Chrome()
search_page = SearchPage(driver)
result = search_page.get_search_result_text()
assert result != "无搜索结果", "搜索功能异常" # 直接断言有效值
driver.quit()三、避免测试用例冗余的核心原则
1. 三层架构设计
| 层级 | 职责描述 | 异常处理位置 |
|---|---|---|
| 测试用例层 | 业务流程验证、断言 | 无try/catch |
| 中间层（Page Object） | 具体UI操作（元素定位、点击） | 装饰器应用层 |
| 框架底层 | 通用工具（驱动管理、日志、截图） | 装饰器定义层 |
2. 装饰器的优势对比
| 传统try/catch | 装饰器方案 |
|---|---|
| 测试用例代码臃肿 | 代码简洁，聚焦业务逻辑 |
| 异常处理逻辑分散 | 集中管理，修改成本低 |
| 难以复用 | 可复用至所有类似操作 |
四、多项目场景下的装饰器实践：策略模式与动态配置
当多个项目共用自动化框架时，通过策略模式实现差异化异常处理：
1. 定义项目级异常处理策略
python
# project_strategies.py
STRATEGY_A = { # 电商项目：严格重试+默认空值
"retry_times": 3,
"default_value": "商品无库存"
}
STRATEGY_B = { # 后台项目：快速失败+截图
"retry_times": 0,
"default_value": "数据为空",
"screenshot_path": "/error_logs/"
}2. 装饰器动态加载策略
python
def load_strategy(project_name):
strategies = {
"project_a": STRATEGY_A,
"project_b": STRATEGY_B
}
return strategies.get(project_name, {})
def ui_action_with_strategy(project_name):
strategy = load_strategy(project_name)
return handle_element_exceptions(**strategy) # 解包策略参数3. 项目级Page Object应用
python
# project_a/pages.py
class ProductPage:
@ui_action_with_strategy("project_a")
def check_stock(self):
return self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".stock").text
# project_b/pages.py
class ReportPage:
@ui_action_with_strategy("project_b")
def get_report_data(self):
return self.driver.find_element(By.ID, "data").text五、总结：装饰器的核心价值
- 解耦业务逻辑与技术细节：测试用例仅关注"验证什么"，框架层处理"如何处理异常"
- 提升可维护性：异常处理逻辑集中在装饰器中，修改时无需触及测试用例
- 支持复杂场景：通过参数化和策略模式，轻松应对多项目、多场景需求
最佳实践建议：
- 装饰器命名遵循
handle_xxx或xxx_strategy规范 - 用
functools.wraps保留原函数元信息 - 在框架底层统一管理装饰器，避免重复定义
通过装饰器模式，UI自动化测试代码将更简洁、更健壮，真正实现"一次编写，多处复用"的工程化目标。