小爬在之前的博文中多次提到,可以在VBA中写SQL来操作Excel文件,实现各类数据处理和分析需求.那么,你可能有这样的疑问:Excel原生的VBA,数据透视表,数据分析功能不够吗,为啥一定要用SQL来实现呢?在Excel VBA中使用SQL到底优势在哪儿?今天小爬就来带大家好好捋一捋这些问题. 首先,在VBA中写SQL,这基本算VBA的高阶功能,不是所有人都掌握,因此,上述的场景除了SQL,确实都有其它技术方案.其次,如果我们对别的技术运用的更熟练,我们完全可以用自己最擅长的技术栈来解决问题.

本文在提供一种方式,实现执行sql语句 返回字典结果集 # 连接数据库,数据库的,这里使用的setting中的默认设置,在这里不做具体的介绍,不懂的可以百度一下 conn = MySQLdb.connect(host=settings.DATABASES['default']['HOST'], user=settings.DATABASES['default']['USER'], passwd=settings.DATABASES['default']['PASSWORD'], db=setti

以上面的excel格式,输出字典类型: import xlrddef read_excel_data(): filename = 'E:\学历列表.xls' data = xlrd.open_workbook(filename) table = data.sheet_by_name('Sheet1') row_num = table.nrows # 行数 # col_num = table.ncols # 列数 datas = dict([]) # 这步也要转字典类型 for i in rang

前言 excel测试案例数据 转换成这种格式 实现代码 import os import xlrd excel_path = '..\data\\test_case.xlsx' data_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__),excel_path) wb = xlrd.open_workbook(data_path) ws = wb.sheet_by_name('Sheet1') all_cases = {} for r in range(1

# -*- coding: utf-8 -*- #python2.7 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') from pyexcel_xlsx import get_data import json alldata = [] def read_xlsx(): data = get_data('yingji.xlsx',start_column=1) for i,k in data.items():# i:sheet名,k:每

package com.murong.ecp.app.mbu.action.bmbuurm8; import java.io.FileOutputStream;import java.io.OutputStream;import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.HashSet;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Set;

VBS将本地的Excel数据导入到SQL Server中 高文龙关注0人评论1170人阅读2017-05-14 12:54:44 VBS将本地的Excel数据导入到SQL Server中 最近有个测试,需要将本地的Excel数据导入到SQL Server中,所以就写了一个这个脚本,供有需要的同学进行参考.因为在此演示测试,所以准备的数据都比较简单. 我们准备将本地的Excel的A列插入到数据库中的Username列 首先准备本地的Excel数据 然后准备数据库及表结构 开始上脚本 Dim DB,

接口自动化测试流程:需求分析-用例设计--脚本开发--测试执行--结果分析1.获取接口文档,根据文档获取请求方式,传输协议,请求参数,响应参数,判断测试是否通过设计用例2.脚本开发:使用requests模块进行接口调用 request内容包含什么? ① 封装了各种请求类型,get.post 等:② 以关键字参数的方式,封装了各种请求参数,params.data.headers.token 等:③ 封装了响应内容,status_code.json().cookies.url 等:④ session

1.跨服务器连接数据表 --打开服务器配置'Ad Hoc Distributed Queries' --exec sp_configure 'show advanced options',1 --reconfigure with override --exec sp_configure 'Ad Hoc Distributed Queries',1 --reconfigure with override SELECT * FROM OPENDATASOURCE('sqloledb','data s

SQL*Loader FAQ: Contents [hide]  1 What is SQL*Loader and what is it used for? 2 How does one use the SQL*Loader utility? 3 How does one load MS-Excel data into Oracle? 4 Is there a SQL*Unloader to download data to a flat file? 5 Can one load variabl

接着python里面的xlrd模块详解(一)中我们我们来举一个实例: 我们来举一个从Excel中读取账号和密码的例子并调用: ♦1.制作Excel我们要对以上输入的用户名和密码进行参数化,使得这些数据读取自Excel文件.我们将Excel文件命名为data.xlsx,其中有两列数据,第一列为username,第二列为password. ♦2.读取Excel代码如下 #-*- coding:utf-8 -*- import xlrd,time,sys,unittest #导入xlrd等相关模块 c

Python利用pandas处理Excel数据的应用   最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E

参考:https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html 一.安装第三方库xlrd和pandas 1: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:步骤1准备好了之后,我们就可以开始安装pandas了,安装命令是:pip install pandas 数据准备,有一个Excel文件:格式为 xls 或 xlsx 或 xlt,表单名分别为:学生信息,人员信息,采购信息 其

直接用SQL语句把DBF导入SQLServer   在SQLServer中执行 SELECT * into bmk FROM OpenDataSource( ’Microsoft.Jet.OLEDB.4.0’,’Data Source=”e:share”;User ID=Admin;Password=;Extended properties=dBase 5.0’)...bmk 这样就可以把e:share中的bmk.dbf表导入到Sqlserver中, 速度是最快的 ---------------

作为一个程序员肯定是不愿意写文档的!!! 尤其最麻烦的数据库字典文档 所以偷懒写了一个PHP程序来进行数据库字典导出 记录一下  以免以后忘记 //使用的是Laravel框架 可以转换成原生导出$tables = DB::select('show tables;'); $result = []; foreach($tables as $value){ $result[$value->Tables_in_wkhb] = DB::select('SHOW FULL FIELDS FROM '. $v

pandas读取Excel的第一种方法 方法一:默认读取第一个表单 import pandas print("\n方法一:") xls_data=pd.read_excel('ceshi.xlsx',index_col='序列') #index_col 分行编号 这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 print(xls_data.head()) #默认读取前5行的数据 print("输出:\n{0}".format(xls_data.head()))#格式

1.python 读取Excel # -*- coding: utf-8 -*- import xlrd import os,sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf8") filename = 'text.xlsx' filename = filename.decode('utf-8') book = xlrd.open_workbook(filename) sheet1 = book.sheets()[0] nrows = sheet1

接着python里面的xlrd模块详解(一)中我们我们来举一个实例: 我们来举一个从Excel中读取账号和密码的例子并调用: ♦1.制作Excel我们要对以上输入的用户名和密码进行参数化,使得这些数据读取自Excel文件.我们将Excel文件命名为data.xlsx,其中有两列数据,第一列为username,第二列为password. ♦2.读取Excel代码如下 #-*- coding:utf-8 -*- import xlrd,time,sys,unittest #导入xlrd等相关模块 c

1.python 读取Excel # -*- coding: utf-8 -*- import xlrd import os,sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf8") filename = 'text.xlsx' filename = filename.decode('utf-8') book = xlrd.open_workbook(filename) sheet1 = book.sheets()[0] nrows = sheet1

在数据量大的时候,需要使用文件参数化. excel文件是其中一种. 安装xlrd读取excel文件.(这里是在pycharm安装) 发现选择豆瓣安装失败,阿里云安装成功. 准备excel文件,放在test_data目录下 字典数据 在common目录下定义函数 import xlrd def get_excel_row(row): #row为第几行 excel=xlrd.open_workbook('../test_data/usermessage.xlsx') #使用相对路径,不要使用绝对路径

pandas的学习总结 作者:csj更新时间:2017.12.31 email:59888745@qq.com 说明:因内容较多,会不断更新 xxx学习总结: 回主目录:2017 年学习记录和总结 1.pandas简介2.pandas数据结构 Series DataFrame Index csv文件读写3.常用函数: Group by Aggregate concat merge joinetc --------------------------------------------------