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  自动化测试中我们寄存数据无非是运用文件或许数据库,那末文件可以是csv,xlsx,xml,以至是txt文件,一般excel文件往往是我们的首选,无论是编写测试用例照样寄存测试数据,excel都是很轻易的。那末本日我们就把分歧模块处置惩罚excel文件的要领做个总结,直接做封装,轻易我们今后直接运用,增添工作效率。

openpyxl

openpyxl是个第三方库,起首我们运用敕令 pip install openpyxl 直接装置

注:openpyxl操纵excel时,行号和列号都是从1最先盘算的

封装代码

"""------------------------------------
@Time : 2019/5/13 18:00
@Auth : linux超
@File : ParseExcel.py
@IDE : PyCharm
@Motto: Real warriors,dare to face the bleak warning,dare to face the incisive error!
------------------------------------
""" from openpyxl importload_workbookfrom openpyxl.styles importFontfrom openpyxl.styles.colors importBLACKfrom collections importnamedtupleclassParseExcel(object):"""剖析excel文件""" def __init__(self, filename, sheet_name=None):try:
self.filename
=filename
self.sheet_name
=sheet_name
self.wb
=load_workbook(self.filename)if self.sheet_name isNone:
self.work_sheet
=self.wb.activeelse:
self.work_sheet
=self.wb[self.sheet_name]exceptFileNotFoundError as e:raiseedefget_max_row_num(self):"""猎取最大行号"""max_row_num=self.work_sheet.max_rowreturnmax_row_numdefget_max_column_num(self):"""猎取最大列号"""max_column=self.work_sheet.max_columnreturnmax_columndef get_cell_value(self, coordinate=None, row=None, column=None):"""猎取指定单元格的数据""" if coordinate is notNone:try:returnself.work_sheet[coordinate].valueexceptException as e:raiseeelif coordinate is None and row is not None and column is notNone:if isinstance(row, int) andisinstance(column, int):return self.work_sheet.cell(row=row, column=column).valueelse:raise TypeError('row and column must be type int')else:raise Exception("Insufficient Coordinate of cell!")defget_row_value(self, row):"""猎取某一行的数据"""column_num=self.get_max_column_num()
row_value
=[]ifisinstance(row, int):for column in range(1, column_num + 1):
values_row
=self.work_sheet.cell(row, column).value
row_value.append(values_row)
returnrow_valueelse:raise TypeError('row must be type int')defget_column_value(self, column):"""猎取某一列数据"""row_num=self.get_max_column_num()
column_value
=[]ifisinstance(column, int):for row in range(1, row_num + 1):
values_column
=self.work_sheet.cell(row, column).value
column_value.append(values_column)
returncolumn_valueelse:raise TypeError('column must be type int')defget_all_value_1(self):"""猎取指定表单的一切数据(撤除表头)"""max_row_num=self.get_max_row_num()
max_column
=self.get_max_column_num()
values
=[]for row in range(2, max_row_num + 1):
value_list
=[]for column in range(1, max_column + 1):
value
=self.work_sheet.cell(row, column).value
value_list.append(value)
values.append(value_list)
returnvaluesdefget_all_value_2(self):"""猎取指定表单的一切数据(撤除表头)"""rows_obj= self.work_sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=self.work_sheet.max_row,
values_only
=True) #指定values_only 会直接提取数据不须要再运用cell().value values =[]for row_tuple inrows_obj:
value_list
=[]for value inrow_tuple:
value_list.append(value)
values.append(value_list)
returnvaluesdefget_excel_title(self):"""猎取sheet表头"""title_key= tuple(self.work_sheet.iter_rows(max_row=1, values_only=True))[0]returntitle_keydefget_listdict_all_value(self):"""猎取一切数据,返回嵌套字典的列表"""sheet_title=self.get_excel_title()
all_values
=self.get_all_value_2()
value_list
=[]for value inall_values:
value_list.append(dict(zip(sheet_title, value)))
returnvalue_listdefget_list_nametuple_all_value(self):"""猎取一切数据,返回嵌套定名元组的列表"""sheet_title=self.get_excel_title()
values
=self.get_all_value_2()

excel
= namedtuple('excel', sheet_title)
value_list
=[]for value invalues:
e
= excel(*value)
value_list.append(e)
returnvalue_listdef write_cell(self, row, column, value=None, bold=True, color=BLACK):"""指定单元格写入数据
:param work_sheet:
:param row: 行号
:param column: 列号
:param value: 待写入数据
:param bold: 加粗, 默许加粗
:param color: 字体色彩,默许黑色
:return:
""" try:if isinstance(row, int) andisinstance(column, int):
cell_obj
=self.work_sheet.cell(row, column)
cell_obj.font
= Font(color=color, bold=bold)
cell_obj.value
=value
self.wb.save(self.filename)
else:raise TypeError('row and column must be type int')exceptException as e:raiseeif __name__ == '__main__':
pe
= ParseExcel('testdata.xlsx')#sheet = pe.get_sheet_object('testcase') column_row=pe.get_max_column_num()print('最大列号:', column_row)
max_row
=pe.get_max_row_num()print('最大行号:', max_row)# cell_value_1 = pe.get_cell_value(row=2, column=3)print('第%d行, 第%d列的数据为: %s' % (2, 3, cell_value_1))

cell_value_2
= pe.get_cell_value(coordinate='A5')print('A5单元格的数据为: {}'.format(cell_value_2))

value_row
= pe.get_row_value(3)print('第{}行的数据为:{}'.format(3, value_row))

value_column
= pe.get_column_value(2)print('第{}列的数据为:{}'.format(2, value_column))# values_1 =pe.get_all_value_1()print('第一种体式格局猎取一切数据\n', values_1)

values_2
=pe.get_all_value_2()print('第二种体式格局猎取一切数据\n', values_2)

title
=pe.get_excel_title()print('表头为\n{}'.format(title))

dict_value
=pe.get_listdict_all_value()print('一切数据构成的嵌套字典的列表:\n', dict_value)# namedtuple_value =pe.get_list_nametuple_all_value()print('一切数据构成的嵌套定名元组的列表:\n', namedtuple_value)

pe.write_cell(
1, 2, 'Tc_title')

# add by linux超 at 2019/05/22 15:58

上面这个封装如若是用来同时操纵同一个excel文件的两个sheet写入数据时,会有点小bug(写完后你会发明两个表单有一个是没有数据的)

实在缘由很简单:分歧对象具有本身自力的属性, 当你写操纵的时刻实在每一个对象只针对本身的表单做了生存,以是末了一个对象写完数据后,只生存了本身的表单,其他的对象的表单现实是没有生存的。针对这个题目,对上面封装的代码举行了细微修改

"""------------------------------------
@Time : 2019/5/22 9:11
@Auth : linux超
@File : ParseExcel.py
@IDE : PyCharm
@Motto: Real warriors,dare to face the bleak warning,dare to face the incisive error!
------------------------------------
""" from openpyxl importload_workbookfrom openpyxl.styles importFontfrom openpyxl.styles.colors importBLACKfrom collections importnamedtupleclassParseExcel(object):"""剖析excel文件""" def __init__(self, filename):try:
self.filename
=filename
self.
__wb =load_workbook(self.filename)exceptFileNotFoundError as e:raiseedefget_max_row_num(self, sheet_name):"""猎取最大行号"""max_row_num= self.__wb[sheet_name].max_rowreturnmax_row_numdefget_max_column_num(self, sheet_name):"""猎取最大列号"""max_column= self.__wb[sheet_name].max_columnreturnmax_columndef get_cell_value(self, sheet_name, coordinate=None, row=None, column=None):"""猎取指定单元格的数据""" if coordinate is notNone:try:return self.__wb[sheet_name][coordinate].valueexceptException as e:raiseeelif coordinate is None and row is not None and column is notNone:if isinstance(row, int) andisinstance(column, int):return self.__wb[sheet_name].cell(row=row, column=column).valueelse:raise TypeError('row and column must be type int')else:raise Exception("Insufficient Coordinate of cell!")defget_row_value(self, sheet_name, row):"""猎取某一行的数据"""column_num=self.get_max_column_num(sheet_name)
row_value
=[]ifisinstance(row, int):for column in range(1, column_num + 1):
values_row
= self.__wb[sheet_name].cell(row, column).value
row_value.append(values_row)
returnrow_valueelse:raise TypeError('row must be type int')defget_column_value(self, sheet_name, column):"""猎取某一列数据"""row_num=self.get_max_column_num(sheet_name)
column_value
=[]ifisinstance(column, int):for row in range(1, row_num + 1):
values_column
= self.__wb[sheet_name].cell(row, column).value
column_value.append(values_column)
returncolumn_valueelse:raise TypeError('column must be type int')defget_all_value_1(self, sheet_name):"""猎取指定表单的一切数据(撤除表头)"""max_row_num=self.get_max_row_num(sheet_name)
max_column
=self.get_max_column_num(sheet_name)
values
=[]for row in range(2, max_row_num + 1):
value_list
=[]for column in range(1, max_column + 1):
value
= self.__wb[sheet_name].cell(row, column).value
value_list.append(value)
values.append(value_list)
returnvaluesdefget_all_value_2(self, sheet_name):"""猎取指定表单的一切数据(撤除表头)"""rows_obj= self.__wb[sheet_name].iter_rows(min_row=2, max_row=self.__wb[sheet_name].max_row, values_only=True)
values
=[]for row_tuple inrows_obj:
value_list
=[]for value inrow_tuple:
value_list.append(value)
values.append(value_list)
returnvaluesdefget_excel_title(self, sheet_name):"""猎取sheet表头"""title_key= tuple(self.__wb[sheet_name].iter_rows(max_row=1, values_only=True))[0]returntitle_keydefget_listdict_all_value(self, sheet_name):"""猎取一切数据,返回嵌套字典的列表"""sheet_title=self.get_excel_title(sheet_name)
all_values
=self.get_all_value_2(sheet_name)
value_list
=[]for value inall_values:
value_list.append(dict(zip(sheet_title, value)))
returnvalue_listdefget_list_nametuple_all_value(self, sheet_name):"""猎取一切数据,返回嵌套定名元组的列表"""sheet_title=self.get_excel_title(sheet_name)
values
=self.get_all_value_2(sheet_name)
excel
= namedtuple('excel', sheet_title)
value_list
=[]for value invalues:
e
= excel(*value)
value_list.append(e)
returnvalue_listdef write_cell(self, sheet_name, row, column, value=None, bold=True, color=BLACK):if isinstance(row, int) andisinstance(column, int):try:
cell_obj
= self.__wb[sheet_name].cell(row, column)
cell_obj.font
= Font(color=color, bold=bold)
cell_obj.value
=value
self.
__wb.save(self.filename)exceptException as e:raiseeelse:raise TypeError('row and column must be type int')if __name__ == '__main__':
pe
= ParseExcel('testdata.xlsx')print(pe.get_all_value_2('division'))print(pe.get_list_nametuple_all_value('division'))
column_row
= pe.get_max_column_num('division')print('最大列号:', column_row)
max_row
= pe.get_max_row_num('division')print('最大行号:', max_row)
cell_value_1
= pe.get_cell_value('division', row=2, column=3)print('第%d行, 第%d列的数据为: %s' % (2, 3, cell_value_1))
cell_value_2
= pe.get_cell_value('division', coordinate='A5')print('A5单元格的数据为: {}'.format(cell_value_2))
value_row
= pe.get_row_value('division', 3)print('第{}行的数据为:{}'.format(3, value_row))
value_column
= pe.get_column_value('division', 2)print('第{}列的数据为:{}'.format(2, value_column))
values_1
= pe.get_all_value_1('division')print('第一种体式格局猎取一切数据\n', values_1)
values_2
= pe.get_all_value_2('division')print('第二种体式格局猎取一切数据\n', values_2)
title
= pe.get_excel_title('division')print('表头为\n{}'.format(title))
dict_value
= pe.get_listdict_all_value('division')print('一切数据构成的嵌套字典的列表:\n', dict_value)
namedtuple_value
= pe.get_list_nametuple_all_value('division')print('一切数据构成的嵌套定名元组的列表:\n', namedtuple_value)
pe.write_cell(
'division', 1, 2, 'Tc_title')

xlrd

装置xlrd,此模块只支撑读操纵, 若是要写须要运用xlwt或许运用xlutils合营xlrd, 然则运用xlwt只能对新的excel文件举行写操纵,没法对原有文件举行写, 以是这里挑选是用xlutils

然则另有一个题目就是,若是运用xlutils, 那末我们的excel文件须要以.xls 为后缀。由于以xlsx为后缀没法完成写,会报错(亲测,由于formatting_info参数还没有对新版本的xlsx的花样完成兼容)

注:xlrd操纵excel时,行号和列号都是从0最先盘算的

封装代码

"""------------------------------------
@Time : 2019/5/13 21:22
@Auth : linux超
@File : ParseExcel_xlrd.py
@IDE : PyCharm
@Motto: Real warriors,dare to face the bleak warning,dare to face the incisive error!
------------------------------------
""" importxlrdfrom xlutils importcopyfrom collections importnamedtupleclassParseExcel(object):#xlrd 剖析excel, 行号和列号都是从0最先的 def __init__(self, filename, sheet):try:
self.filename
=filename
self.sheet
=sheet
self.wb
=xlrd.open_workbook(self.filename, formatting_info=True)ifisinstance(sheet, str):
self.sheet
=self.wb.sheet_by_name(sheet)elifisinstance(sheet, int):
self.sheet
=self.wb.sheet_by_index(sheet)else:raise TypeError('sheet must be int or str')exceptException as e:raiseedefget_max_row(self):"""猎取表单的最大行号"""max_row_num=self.sheet.nrowsreturnmax_row_numdefget_max_column(self):"""猎取表单的最大列号"""min_row_num=self.sheet.ncolsreturnmin_row_numdefget_cell_value(self, row, column):"""猎取某个单元格的数据""" if isinstance(row, int) andisinstance(column, int):
values
= self.sheet.cell(row-1, column-1).valuereturnvalueselse:raise TypeError('row and column must be type int')defget_row_values(self, row):"""猎取某一行的数据""" ifisinstance(row, int):
values
= self.sheet.row_values(row-1)returnvalueselse:raise TypeError('row must be type int')defget_column_values(self, column):"""猎取某一列的数据""" ifisinstance(column, int):
values
= self.sheet.col_values(column-1)returnvalueselse:raise TypeError('column must be type int')defget_table_title(self):"""猎取表头"""table_title= self.get_row_values(1)returntable_titledefget_all_values_dict(self):"""猎取一切的数据,不包括表头,返回一个嵌套字典的列表"""max_row=self.get_max_row()
table_title
=self.get_table_title()
value_list
=[]for row in range(2, max_row):
values
=self.get_row_values(row)
value_list.append(dict(zip(table_title, values)))
returnvalue_listdefget_all_values_nametuple(self):"""猎取一切的数据,不包括表头,返回一个嵌套定名元组的列表"""table_title=self.get_table_title()
max_row
=self.get_max_row()
excel
= namedtuple('excel', table_title)
value_list
=[]for row in range(2, max_row):
values
=self.get_row_values(row)
e
= excel(*values)
value_list.append(e)
returnvalue_listdefwrite_value(self, sheet_index, row, column, value):"""写入某个单元格数据""" if isinstance(row, int) andisinstance(column, int):ifisinstance(sheet_index, int):
wb
=copy.copy(self.wb)
worksheet
=wb.get_sheet(sheet_index)
worksheet.write(row
-1, column-1, value)
wb.save(self.filename)
else:raise TypeError('{} must be int'.format(sheet_index))else:raise TypeError('{} and {} must be int'.format(row, column))if __name__ == '__main__':
pe
= ParseExcel('testdata.xls', 'testcase')print('最大行号:', pe.get_max_row())print('最大列号:', pe.get_max_column())print('第2行第3列数据:', pe.get_cell_value(2, 3))print('第2行数据', pe.get_row_values(2))print('第3列数据', pe.get_column_values(3))print('表头:', pe.get_table_title())print('一切的数据返回嵌套字典的列表:', pe.get_all_values_dict())print('一切的数据返回嵌套定名元组的列表:', pe.get_all_values_nametuple())
   pe.write_value(0, 1, 3, 'test')

pandas

pandas是一个做数据剖析的库, 老是觉得在自动化测试中运用pandas剖析excel文件读取数据有点牛鼎烹鸡,不论怎样吧,照样把pandas剖析excel文件写一下把

我这里只封装了读,写的话我这有点小题目,背面改好再追加代码吧。

请先pip install pandas装置pandas

封装代码

"""------------------------------------
@Time : 2019/5/13 14:00
@Auth : linux超
@File : ParseExcel_pandas.py
@IDE : PyCharm
@Motto: Real warriors,dare to face the bleak warning,dare to face the incisive error!
------------------------------------
""" importpandas as pdclassParseExcel(object):def __init__(self, filename, sheet_name=None):try:
self.filename
=filename
self.sheet_name
=sheet_name
self.df
=pd.read_excel(self.filename, self.sheet_name)exceptException as e:raiseedefget_row_num(self):"""猎取行号构成的列表, 从0最先的"""row_num_list=self.df.index.valuesreturnrow_num_listdefget_cell_value(self, row, column):"""猎取某一个单元格的数据""" try:if isinstance(row, int) andisinstance(column, int):
cell_value
= self.df.ix[row-2, column-1] #ix的行参数是依照有用数据行,且从0最先 returncell_valueelse:raise TypeError('row and column must be type int')exceptException as e:raiseedefget_table_title(self):"""猎取表头, 返回列表"""table_title=self.df.columns.valuesreturntable_titledefget_row_value(self, row):"""猎取某一行的数据, 行号从1最先""" try:ifisinstance(row, int):
row_data
= self.df.ix[row-2].valuesreturnrow_dataelse:raise TypeError('row must be type int')exceptException as e:raiseedefget_column_value(self, col_name):"""猎取某一列数据""" try:ifisinstance(col_name, str):
col_data
=self.df[col_name].valuesreturncol_dataelse:raise TypeError('col_name must be type str')exceptException as e:raiseedefget_all_value(self):"""猎取一切的数据,不包括表头, 返回嵌套字典的列表"""rows_num=self.get_row_num()
table_title
=self.get_table_title()
values_list
=[]for i inrows_num:
row_data
=self.df.ix[i, table_title].to_dict()
values_list.append(row_data)
returnvalues_listif __name__ == '__main__':
pe
= ParseExcel('testdata.xlsx', 'testcase')print(pe.get_row_num())print(pe.get_table_title())print(pe.get_all_value())print(pe.get_row_value(2))print(pe.get_cell_value(2, 3))print(pe.get_column_value('Tc_title'))

总结

运用了3种要领,4个库 xlrd,openpyxl,xlwt,pandas 操纵excel文件,个人觉得照样运用openpyxl对照适合在自动化中运用,固然分歧人有分歧挑选,用哪一个区分也不是很大。

以上3种要领,都可以拿来直接运用,不须要再做封装了 !

Last modification:March 25th, 2020 at 09:55 am
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