自动化测试如何解析excel文件？
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
"""
------------------------------------
@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')
# add by linux超 at 2019/05/22 15:58
上面这个封装如如果用来同时操作同一个excel文件的两个sheet写入数据时，会有点小bug（写完后你会发现两个表单有一个是没有数据的）
其实原因很简单：不同对象拥有自己独立的属性， 当你写操作的时候其实每个对象只针对自己的表单做了保存，所以最后一个对象写完数据后，只保存了自己的表单，其他的对象的表单实际是没有保存的。针对这个问题，对上面封装的代码进行了轻微改动
"""
------------------------------------
@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 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):
try:
self.filename = filename
self.__wb = load_workbook(self.filename)
except FileNotFoundError as e:
raise e def get_max_row_num(self, sheet_name):
"""获取最大行号"""
max_row_num = self.__wb[sheet_name].max_row
return max_row_num def get_max_column_num(self, sheet_name):
"""获取最大列号"""
max_column = self.__wb[sheet_name].max_column
return max_column def get_cell_value(self, sheet_name, coordinate=None, row=None, column=None):
"""获取指定单元格的数据"""
if coordinate is not None:
try:
return self.__wb[sheet_name][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.__wb[sheet_name].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, sheet_name, row):
"""获取某一行的数据"""
column_num = self.get_max_column_num(sheet_name)
row_value = []
if isinstance(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)
return row_value
else:
raise TypeError('row must be type int') def get_column_value(self, sheet_name, column):
"""获取某一列数据"""
row_num = self.get_max_column_num(sheet_name)
column_value = []
if isinstance(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)
return column_value
else:
raise TypeError('column must be type int') def get_all_value_1(self, sheet_name):
"""获取指定表单的所有数据(除去表头)"""
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)
return values def get_all_value_2(self, sheet_name):
"""获取指定表单的所有数据(除去表头)"""
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 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, sheet_name):
"""获取sheet表头"""
title_key = tuple(self.__wb[sheet_name].iter_rows(max_row=1, values_only=True))[0]
return title_key def get_listdict_all_value(self, sheet_name):
"""获取所有数据，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 in all_values:
value_list.append(dict(zip(sheet_title, value)))
return value_list def get_list_nametuple_all_value(self, sheet_name):
"""获取所有数据，返回嵌套命名元组的列表"""
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 in values:
e = excel(*value)
value_list.append(e)
return value_list def write_cell(self, sheet_name, row, column, value=None, bold=True, color=BLACK):
if isinstance(row, int) and isinstance(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)
except Exception as e:
raise e
else:
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('第一种方式获取所有数据\n', values_1)
values_2 = pe.get_all_value_2('division')
print('第二种方式获取所有数据\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('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('division')
print('所有数据组成的嵌套命名元组的列表:\n', namedtuple_value)
pe.write_cell('division', 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
"""
------------------------------------
@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
"""
------------------------------------
@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 ！
自动化测试如何解析excel文件？的更多相关文章
- Java：JXL解析Excel文件
项目中,有需求要使用JXL解析Excel文件. 解析Excel文件 我们先要将文件转化为数据流inputStream. 当inputStream很大的时候 会造成Java虚拟器内存不够 抛出内存溢出 ...
- c++ 读取并解析excel文件方法
用Cocos开发模型特效工具编辑器,跨Mac和windows,当中有个需求是读取并解析excel文件,但网上的查找的例子几乎都只能是在windows下面使用,再或者是命令行脚本之类的.于是,自己写了一 ...
- 解析Excel文件并把数据存入数据库
前段时间做一个小项目,为了同时存储多条数据,其中有一个功能是解析Excel并把其中的数据存入对应数据库中.花了两天时间,不过一天多是因为用了"upload"关键字作为URL从而导致 ...
- Java通过jxl解析Excel文件入库，及日期格式处理方式 （附源代码）
JAVA可以利用jxl简单快速的读取文件的内容,但是由于版本限制,只能读取97-03 xls格式的Excel. 本文是项目中用到的一个实例,先通过上传xls文件(包含日期),再通过jxl进行读取上传 ...
- Jxl创建Excel文件和解析Excel文件
import java.io.File; import jxl.Workbook; import jxl.write.Label; import jxl.write.WritableSheet; im ...
- nodejs 解析excel文件
app.js: var FileUpload = require('express-fileupload') app.use(FileUpload()); service.js: npm instal ...
- vue下载和上传excle数据文件，解析excel文件数据并存在数据库中
下载: VUE: window.open("xxxx/downloadOldTaskDataFile.do_", "_blank"); JAVA: /** * ...
- 【Java】使用Apache POI生成和解析Excel文件
概述 Excel是我们平时工作中比较常用的用于存储二维表数据的,JAVA也可以直接对Excel进行操作,分别有jxl和poi,2种方式. HSSF is the POI Project's pure ...
- poi解析Excel文件版本问题
poi解析Excel文件时有两种格式: HSSFWorkbook格式用来解析Excel2003(xls)的文件 XSSFWorkbook格式用来解析Excel2007(xlsx)的文件 如果用HSSF ...
随机推荐
- 51Nod 1092 回文字符串
最开始毫无头绪,然后参照了一位dalao的博客,思路是一个正序的字符串将其逆序,然后求最长公共子序列(LCS),emm也属于动态规划. #include <iostream> #inclu ...
- Java正确URL解码方式：URLDecoder.decode
//解码,为了解决中文乱码 String str = URLDecoder.decode(request.getParameter("orderJson"),"UTF-8 ...
- Android课程设计第四天ListView运用
注意:课程设计只为完成任务,不做细节描述~ 效果图 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <Relat ...
- python工具之myql数据库操作
import pymysql import config ''' 1.0 简单封装 1.1 添加了insert_id属性,返回insert时返回的主键 1.2 添加了column属性,返回查询的col ...
- html/css实现聊天布局
效果图 项目结构 html代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" / ...
- 微信小程序 图片加载失败处理方案
小程序端展示网络资源图片可能会失败,下面介绍一种自己的处理方法 1. js文件中判断图片 url 是否存在,存在则正常显示,不存在则替换url为本地默认图片 2. 当图片 url 存在,但是加载失败时 ...
- 【学习笔记】深入理解js原型和闭包（7）——原型的灵活性
在Java和C#中,你可以简单的理解class是一个模子,对象就是被这个模子压出来的一批一批月饼(中秋节刚过完).压个啥样,就得是个啥样,不能随便动,动一动就坏了. 而在javascript中,就没有 ...
- Android开发实现高德地图定位
1.获取Key 参考官方文档:http://lbs.amap.com/api/android-location-sdk/guide/create-project/get-key 对于签名文件的获取建议 ...
- JVM补充一
一.为什么废弃永久代(PermGen) 2.1 官方说明 参照JEP122:http://openjdk.java.net/jeps/122,原文截取: Motivation This is part ...
- java操作Excel、PDF文件
java操作Excel.PDF文件 分享者:Vashon 分享来源:CSDN博客 下面这些是在开发中用到的一些东西,有的代码贴的不是完整的,只是贴出了关于操作EXCEL的代码: jxl是一个*国人写的 ...