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社区首页 >专栏 >自动化测试如何解析excel文件?

自动化测试如何解析excel文件?

作者头像
顾翔
发布2019-12-12 12:04:02
7860
发布2019-12-12 12:04:02
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来源:http://www.51testing.com

 前言

自动化测试中我们存放数据无非是使用文件或者数据库,那么文件可以是csv,xlsx,xml,甚至是txt文件,通常excel文件往往是我们的首选,无论是编写测试用例还是存放测试数据,excel都是很方便的。那么今天我们就把不同模块处理excel文件的方法做个总结,直接做封装,方便我们以后直接使用,增加工作效率。

openpyxl

  openpyxl是个第三方库,首先我们使用命令 pip install openpyxl 直接安装

  注:openpyxl操作excel时,行号和列号都是从1开始计算的

  封装代码

代码语言:javascript
复制
  """

  ------------------------------------

  @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 import load_workbook

  from openpyxl.styles import Font

  from openpyxl.styles.colors import BLACK

  from collections import namedtuple

  class ParseExcel(object):

  """解析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 is None:

  self.work_sheet = self.wb.active

  else:

  self.work_sheet = self.wb[self.sheet_name]

  except FileNotFoundError as e:

  raise e

  def get_max_row_num(self):

  """获取最大行号"""

  max_row_num = self.work_sheet.max_row

  return max_row_num

  def get_max_column_num(self):

  """获取最大列号"""

  max_column = self.work_sheet.max_column

  return max_column

  def get_cell_value(self, coordinate=None, row=None, column=None):

  """获取指定单元格的数据"""

  if coordinate is not None:

  try:

  return self.work_sheet[coordinate].value

  except Exception as e:

  raise e

  elif coordinate is None and row is not None and column is not None:

  if isinstance(row, int) and isinstance(column, int):

  return self.work_sheet.cell(row=row, column=column).value

  else:

  raise TypeError('row and column must be type int')

  else:

  raise Exception("Insufficient Coordinate of cell!")

  def get_row_value(self, row):

  """获取某一行的数据"""

  column_num = self.get_max_column_num()

  row_value = []

  if isinstance(row, int):

  for column in range(1, column_num + 1):

  values_row = self.work_sheet.cell(row, column).value

  row_value.append(values_row)

  return row_value

  else:

  raise TypeError('row must be type int')

  def get_column_value(self, column):

  """获取某一列数据"""

  row_num = self.get_max_column_num()

  column_value = []

  if isinstance(column, int):

  for row in range(1, row_num + 1):

  values_column = self.work_sheet.cell(row, column).value

  column_value.append(values_column)

  return column_value

  else:

  raise TypeError('column must be type int')

  def get_all_value_1(self):

  """获取指定表单的所有数据(除去表头)"""

  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)

  return values

  def get_all_value_2(self):

  """获取指定表单的所有数据(除去表头)"""

  rows_obj = self.work_sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=self.work_sheet.max_row,

  values_only=True)  # 指定values_only 会直接提取数据不需要再使用cell().value

  values = []

  for row_tuple in rows_obj:

  value_list = []

  for value in row_tuple:

  value_list.append(value)

  values.append(value_list)

  return values

  def get_excel_title(self):

  """获取sheet表头"""

  title_key = tuple(self.work_sheet.iter_rows(max_row=1, values_only=True))[0]

  return title_key

  def get_listdict_all_value(self):

  """获取所有数据,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 in all_values:

  value_list.append(dict(zip(sheet_title, value)))

  return value_list

  def get_list_nametuple_all_value(self):

  """获取所有数据,返回嵌套命名元组的列表"""

  sheet_title = self.get_excel_title()

  values = self.get_all_value_2()

  excel = namedtuple('excel', sheet_title)

  value_list = []

  for value in values:

  e = excel(*value)

  value_list.append(e)

  return value_list

  def 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, 默认加粗

  :param color: 字体颜色,默认黑色

  :return:

  """

  try:

  if isinstance(row, int) and isinstance(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')

  except Exception as e:

  raise e

  if __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('第一种方式获取所有数据\n', values_1)

  values_2 = pe.get_all_value_2()

  print('第二种方式获取所有数据\n', values_2)

  title = pe.get_excel_title()

  print('表头为\n{}'.format(title))

  dict_value = pe.get_listdict_all_value()

  print('所有数据组成的嵌套字典的列表:\n', dict_value)

  #

  namedtuple_value = pe.get_list_nametuple_all_value()

  print('所有数据组成的嵌套命名元组的列表:\n', namedtuple_value)

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

xlrd

  安装xlrd,此模块只支持读操作, 如果要写需要使用xlwt或者使用xlutils配合xlrd, 但是使用xlwt只能对新的excel文件进行写操作,无法对原有文件进行写, 所以这里选择是用xlutils

  但是还有一个问题就是,如果使用xlutils, 那么我们的excel文件需要以.xls 为后缀。因为以xlsx为后缀无法实现写,会报错(亲测,因为formatting_info参数还没有对新版本的xlsx的格式完成兼容)

  注:xlrd操作excel时,行号和列号都是从0开始计算的

  封装代码

代码语言:javascript
复制
   """

  ------------------------------------

  @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!

  ------------------------------------

  """

  import xlrd

  from xlutils import copy

  from collections import namedtuple

  class ParseExcel(object):

  # xlrd 解析excel, 行号和列号都是从0开始的

  def __init__(self, filename, sheet):

  try:

  self.filename = filename

  self.sheet = sheet

  self.wb = xlrd.open_workbook(self.filename, formatting_info=True)

  if isinstance(sheet, str):

  self.sheet = self.wb.sheet_by_name(sheet)

  elif isinstance(sheet, int):

  self.sheet = self.wb.sheet_by_index(sheet)

  else:

  raise TypeError('sheet must be int or str')

  except Exception as e:

  raise e

  def get_max_row(self):

  """获取表单的最大行号"""

  max_row_num = self.sheet.nrows

  return max_row_num

  def get_max_column(self):

  """获取表单的最大列号"""

  min_row_num = self.sheet.ncols

  return min_row_num

  def get_cell_value(self, row, column):

  """获取某个单元格的数据"""

  if isinstance(row, int) and isinstance(column, int):

  values = self.sheet.cell(row-1, column-1).value

  return values

  else:

  raise TypeError('row and column must be type int')

  def get_row_values(self, row):

  """获取某一行的数据"""

  if isinstance(row, int):

  values = self.sheet.row_values(row-1)

  return values

  else:

  raise TypeError('row must be type int')

  def get_column_values(self, column):

  """获取某一列的数据"""

  if isinstance(column, int):

  values = self.sheet.col_values(column-1)

  return values

  else:

  raise TypeError('column must be type int')

  def get_table_title(self):

  """获取表头"""

  table_title = self.get_row_values(1)

  return table_title

  def get_all_values_dict(self):

  """获取所有的数据,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)))

  return value_list

  def get_all_values_nametuple(self):

  """获取所有的数据,不包括表头,返回一个嵌套命名元组的列表"""

  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)

  return value_list

  def write_value(self, sheet_index, row, column, value):

  """写入某个单元格数据"""

  if isinstance(row, int) and isinstance(column, int):

  if isinstance(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('所有的数据返回嵌套字典的列表:', pe.get_all_values_dict())

  print('所有的数据返回嵌套命名元组的列表:', pe.get_all_values_nametuple())

  pe.write_value(0, 1, 3, 'test')

  pandas

  pandas是一个做数据分析的库, 总是感觉在自动化测试中使用pandas解析excel文件读取数据有点大材小用,不论怎样吧,还是把pandas解析excel文件写一下把

  我这里只封装了读,写的话我这有点小问题,后面改好再追加代码吧。

  请先pip install pandas安装pandas

  封装代码

代码语言:javascript
复制
 """

  ------------------------------------

  @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!

  ------------------------------------

  """

  import pandas as pd

  class ParseExcel(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)

  except Exception as e:

  raise e

  def get_row_num(self):

  """获取行号组成的列表, 从0开始的"""

  row_num_list = self.df.index.values

  return row_num_list

  def get_cell_value(self, row, column):

  """获取某一个单元格的数据"""

  try:

  if isinstance(row, int) and isinstance(column, int):

  cell_value = self.df.ix[row-2, column-1] # ix的行参数是按照有效数据行,且从0开始

  return cell_value

  else:

  raise TypeError('row and column must be type int')

  except Exception as e:

  raise e

  def get_table_title(self):

  """获取表头, 返回列表"""

  table_title = self.df.columns.values

  return table_title

  def get_row_value(self, row):

  """获取某一行的数据, 行号从1开始"""

  try:

  if isinstance(row, int):

  row_data = self.df.ix[row-2].values

  return row_data

  else:

  raise TypeError('row must be type int')

  except Exception as e:

  raise e

  def get_column_value(self, col_name):

  """获取某一列数据"""

  try:

  if isinstance(col_name, str):

  col_data = self.df[col_name].values

  return col_data

  else:

  raise TypeError('col_name must be type str')

  except Exception as e:

  raise e

  def get_all_value(self):

  """获取所有的数据,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 in rows_num:

  row_data = self.df.ix[i, table_title].to_dict()

  values_list.append(row_data)

  return values_list

  if __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

  使用了3种方法,4个库 xlrd,openpyxl,xlwt,pandas 操作excel文件,个人感觉还是使用openpyxl比较适合在自动化中使用,当然不同人有不同选择,用哪个区别也不是很大。

  以上3种方法,都可以拿来直接使用,不需要再做封装了 !

  真的勇士, 敢于直面惨淡的warning、 敢于正视淋漓的error

星云测试

http://www.teststars.cc

奇林软件

http://www.kylinpet.com

联合通测

http://www.quicktesting.net

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原始发表:2019-05-20,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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