我们平时在做自动化测试的时候,可能会涉及到从表格中去读取或者存储数据,我们除了可以使用openpyxl来操作excel,当然也可以利用pandas来完成,这篇随笔只是我在学习过程中的简单记录,其他的功能还需要继续去探索。

一、pandas的安装:

  1.安装pandas其实是非常简单的,pandas依赖处理Excel的xlrd模块,所以我们需要提前安装这个,安装命令是:pip install xlrd

  2.开始安装pandas,安装命令是:pip install pandas

二、读取excel文件

webservice_testcase.xlsx结构如下:

1.首先我们应该先将这个模块导入

import  pandas  as pd

2.读取表单中的数据:

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
data=sheet.head()#默认读取前5行数据
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

    

3.也可以通过指定表单名来读取数据

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name='userRegister')
data=sheet.head()#默认读取前5行数据
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

4.通过表单索引来指定要访问的表单,0表示第一个表单,也可以采用表单名和索引的双重方式来定位表单,也可以同时定位多个表单,方式都罗列如下所示

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=['sendMCode','userRegister'])#可以通过表单名同时指定多个
# sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=0)#可以通过表单索引来指定读取的表单
# sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=['sendMCode',1])#可以混合的方式来指定
# sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=[1,2])#可以通过索引 同时指定多个
data=sheet.values#获取所有的数据,注意这里不能用head()方法
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

二、操作Excel中的行列

1.读取制定的某一行数据:

sheet=pd.read_excel('webservice_testcase.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
data=sheet.ix[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头
print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

得到了如下结果:

2.读取指定的多行:

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
data=sheet.ix[[0,1]].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头
print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

得到了如下的结果:

3.读取指定行列的数据:

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
data=sheet.ix[0,1]#读取第一行第二列的值
print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

得到了如下结果:

4.读取指定的多行多列的值:

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
data=sheet.ix[[1,2],['method','description']].values#读取第二行第三行的method以及description列的值,这里需要嵌套列表
print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

得到了如下的结果:

5.读取所有行指定的列的值:

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
data=sheet.ix[:,['method','description']].values#读取第二行第三行的method以及description列的值,这里需要嵌套列表
print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

得到了如下的结果:

6.获取行号输出:

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
print("输出行号列表",sheet.index.values)

得到了如下的结果:

7.获取列名输出:

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
print("输出列标题",sheet.columns.values)

得到了如下的结果:

8.获取指定行数的值:

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
print("输出值",sheet.sample(2).values)

9.获取指定列的值

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
print("输出值",sheet['description'].values)

得到了如下的结果:

三、将excel中的每一条数据处理成字典,然后让如一个列表中

test_data=[]
sheet = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=key)
for i in sheet.index.values:#获取行号的索引,并对其进行遍历:#根据i来获取每一行指定的数据 并利用to_dict转成字典
  row_data=sheet.ix[i,['id','method','description','url','param','ExpectedResult']].to_dict()
  test_data.append(row_data)

另外,我们可以把测试用例相关的东西写入一个配置文件当中,读取的时候可以根据配置文件中的内容来进行读取:

配置文件如下:

[CASECONFIG]
sheet_list={'sendMCode':'all',
'userRegister':'all',
'verifyUserAuth':'all',
'bindBankCard':[]
} 

配置文件处理.py代码如下:

import configparser
class ReadConfig:
def read_config(self,file_path,section,option):
cf=configparser.ConfigParser()
cf.read(file_path,encoding="utf-8")
value=cf.get(section,option)
return value

project_path.py代码如下:

import os
Project_path=os.path.split(os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0])[0]
#配置文件路径
case_config_path=os.path.join(Project_path,'config','case.config')
#测试用例的路径
test_cases_path=os.path.join(Project_path,'test_data','webservice_testcase.xlsx')

然后我们把读取excel中的内容封装成一个类,代码示例如下:

from common import project_pathfrom common.read_config import ReadConfig as RC
import pandas as pd class DoExcel:
def __init__(self,file_name):
self.file_name=file_name
self.sheet_list=eval(RC().read_config(project_path.case_config_path,'CASECONFIG','sheet_list'))
def do_excel(self):
test_data=[]
for key in self.sheet_list:
if self.sheet_list[key] == 'all': # 读取所有的用例
sheet = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=key)
for i in sheet.index.values:#获取行号的索引,并对其进行遍历:
#根据i来获取每一行指定的数据 并利用to_dict转成字典
row_data=sheet.ix[i,['id','method','description','url','param','ExpectedResult']].to_dict()
test_data.append(row_data)
       else:
sheet = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=key)
for i in self.sheet_list[key]:#根据list中的标号去读取excel指定的用例
row_data=sheet.ix[i-1,['id','method','description','url','param','ExpectedResult']].to_dict()
test_data.append(row_data)
return test_data
if __name__ == '__main__':
test_data=DoExcel(project_path.test_cases_path).do_excel()
print(test_data)

如果将配置改成如下内容:

[CASECONFIG]
sheet_list={'sendMCode':[1,3,5],
'userRegister':[],
'verifyUserAuth':[],
'bindBankCard':[]
} 

我们将会得到如下的运行结果:

[{'id': 1, 'method': 'sendMCode', 'description': '正常流程', 'url': 'http://120.24.235.105:9010/sms-service-war-1.0/ws/smsFacade.ws?wsdl', 'param': '{"client_ip":"172.16.168.202","tmpl_id":1,"mobile":"${tel}"}', 'ExpectedResult': '(result){\n   retCode = "0"\n   retInfo = "ok"\n }'}, 
{'id': 3, 'method': 'sendMCode', 'description': '手机号为空', 'url': 'http://120.24.235.105:9010/sms-service-war-1.0/ws/smsFacade.ws?wsdl', 'param': '{"client_ip":"172.16.168.202","tmpl_id":1,"mobile":""}', 'ExpectedResult': "Server raised fault: '手机号码错误'"},
{'id': 5, 'method': 'sendMCode', 'description': 'ip地址为空', 'url': 'http://120.24.235.105:9010/sms-service-war-1.0/ws/smsFacade.ws?wsdl', 'param': '{"client_ip":"","tmpl_id":1,"mobile":"${tel}"}', 'ExpectedResult': "Server raised fault: '用户IP不能为空'"}]

  到此,将excel中的用例数据读取成为[{key1:value1},{key2:value2},...,{keyn:valuen}]这样的形式已经完毕,但是还有很多东西需要完善,比如用例中完成参数的替换,测试完成后回写测试数据到excel对应的表格中等等内容。

												

【Python】如何处理Excel中的数据的更多相关文章

  1. 使用Python将Excel中的数据导入到MySQL

    使用Python将Excel中的数据导入到MySQL 工具 Python 2.7 xlrd MySQLdb 安装 Python 对于不同的系统安装方式不同,Windows平台有exe安装包,Ubunt ...

  2. Python向excel中写入数据的方法 方法简单

    最近做了一项工作需要把处理的数据写入到Excel表格中进行保存,所以在此就简单介绍使用Python如何把数据保存到excel表格中. 数据导入之前需要安装 xlwt依赖包,安装的方法就很简单,直接 p ...

  3. Python读取Excel中的数据并导入到MySQL

    """ 功能:将Excel数据导入到MySQL数据库 """ import xlrd import MySQLdb # Open the w ...

  4. python读取excel中的数据

    import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #df = pd.read_excel('/Users/N ...

  5. python 去除Excel中的重复行数据

    导入pandas import pandas as pd 1.读取excel中的数据: frame = pd.DataFrame(pd.read_csv('excel的绝对路径.csv'', 'She ...

  6. 用python在excel中读取与生成随机数写入excel中

    今天是我第一次发博客,就关于python在excel中的应用作为我的第一篇吧. 具体要求是:在一份已知的excel表格中读取学生的学号与姓名,再将这些数据放到新的excel表中的第一列与第二列,最后再 ...

  7. NOPI读取模板导出(Excel中追加数据)

    在Controller里,我们定义一个FileResult的Action,返回值是一个文件形式被浏览器下载下来. [HttpGet] public FileResult ExportProductLi ...

  8. Java利用POI导入导出Excel中的数据

         首先谈一下今天发生的一件开心的事,本着一颗android的心我被分配到了PB组,身在曹营心在汉啊!好吧,今天要记录和分享的是Java利用POI导入导出Excel中的数据.下面POI包的下载地 ...

  9. 使用OpenXml把Excel中的数据导出到DataSet中

    public class OpenXmlHelper { /// <summary> /// 读取Excel数据到DataSet中,默认读取所有Sheet中的数据 /// </sum ...

随机推荐

  1. (转)R语言 SVM支持向量机在 R 语言中的实现和使用

    支持向量机是一个相对较新和较先进的机器学习技术,最初提出是为了解决二类分类问题,现在被广泛用于解决多类非线性分类问题和回归问题.继续阅读本文,你将学习到支持向量机如何工作,以及如何利用R语言实现支持向 ...

  2. jenkins Exec exit status not zero. Status [-1]

    jenkins是使用ssh连接服务器后,如果使用grep获取进程并kill时,会jenkins Exec exit status not zero. Status [-1],解决办法:在获取进程时,使 ...

  3. mysql 数据库基础操作

    一 知识储备 MySQL数据库基本操作知识储备 数据库服务器:一台计算机(对内存要求比较高) 数据库管理系统:如mysql,是一个软件 数据库:oldboy_stu,相当于文件夹 表:student, ...

  4. 2020牛客寒假算法基础集训营1 J. 缪斯的影响力 (矩阵快速幂/费马小定理降幂)

    https://ac.nowcoder.com/acm/problem/200658 f(n) = f(n-1) * f(n-2) * ab ,f的第一项是x,第二项是y. 试着推出第三项是x·y·a ...

  5. AspxDashBorad_OnDashboardLoaded 获取对应的DashboardParameter

    protected void ASPxDashboardViewerThrend_OnDashboardLoaded(object sender, DashboardLoadedWebEventArg ...

  6. 番外:如何克隆可刷新的PDB(Refreshable PDB)

    基于版本:19c (12.2.0.3) AskScuti 创建方法:克隆创建 对应路径:属于克隆.PDB类型为:Refreshable 相关系列请参考<Oracle创建PDB列表文章> 注 ...

  7. JQ 遍历--(祖先,后代,同胞,过滤)

    祖先 <style> .one,.one *{ display: block; border: 2px solid lightgrey; color: lightgrey; padding ...

  8. 用阿里fastJson解析Json字符串

    一下总结来自工作代码: 1.第一种情况: 通过服务器端发送http请求获取的接送字符串. String jsonStr = HttpRequestUtil.sendGet(config.getAddr ...

  9. 常见python面试题

    1,简述列举了解的编程语言及语言间的区别? Python 解释型语言,代码简洁,易懂 C语言 编译型语言,底层语言 c++ 编译型语言,在C语言基础上加了面向对象 Java 混合型语言,可拓展性高 G ...

  10. AcWing 285. 没有上司的舞会

    //f[u][0]是所有以u为根的子树中选择,并且不选u这个点的方案 //f[u][1]是所有以u为根的子树中选择,并且 选u这个点的方案 #include <cstring> #incl ...