在功能测试时,经常会测到excel文件导入导出的功能,导入与导出时,需要测试系统单次导入大批量数据时是否正常, 如果系统承受不起太大的数据导入,则需要开发限制单次导入的数量,以防止系统服务异常.大量的数据手工写太过于耗时耗力, 所以,今天用python写了一个生产excel测试数据的脚本,用于以后测试类似功能时,生产测试数据使用. 主要实现的功能是: 1.自定义生产数据的行数: 2.列数自定义: 3.每列自定义是固定值.拼接自增长.随机值: 代码如下: from openpyxl import

1. 背景 在软件需求.开发.测试过程中,有时候需要使用一些测试数据,针对这种情况,我们一般要么使用已有的系统数据,要么需要手动制造一些数据.由于现在的业务系统数据多种多样,千变万化.在手动制造数据的过程中,可能需要花费大量精力和工作量,此项工作既繁复又容易出错,比如要构造一批用户三要素(姓名.手机号.身份证).构造一批银行卡数据.或构造一批地址通讯录等. 这时候,人们常常为了偷懒快捷,测试数据大多数可能是类似这样子的: 测试, 1300000 000123456 张三, 1310000 000

1. 背景 在软件需求.开发.测试过程中,有时候需要使用一些测试数据,针对这种情况,我们一般要么使用已有的系统数据,要么需要手动制造一些数据.由于现在的业务系统数据多种多样,千变万化.在手动制造数据的过程中,可能需要花费大量精力和工作量,此项工作既繁复又容易出错,比如要构造一批用户三要素(姓名.手机号.身份证).构造一批银行卡数据.或构造一批地址通讯录等. 这时候,人们常常为了偷懒快捷,测试数据大多数可能是类似这样子的: 测试, 1300000 000123456 张三, 1310000 000

背景: 自动化测试除了验证系统功能外,还能够为测试人员根据测试要求造数据实现测试需要!但是一般的自动化测试,都是在编写脚本的时候,写死在程序里的.所以本文是为了在满足系统操作流程的基础上,根据测试的要求实现测试数据的编写. 本文涉及两个新的知识点内容: 1. 读取excel数据 2.    python数据库读写 2.1    创建一个简单的表 一.编写思路:        从需求出发,主要找到两个关键字:批量.要求.数据.考虑到两种实现方式,1. 页面录入 2. excel数据填写:考虑到页面

https://www.zhihu.com/question/39299070?sort=created 作者:水中柳影链接:https://www.zhihu.com/question/39299070/answer/81062665来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权.   该表列名:df.rename(columns={'原列名' : '新列名'}) df1.ix[1:3,['merge_add']]  #取某一列的前3行 excel的内容需要有规律,python才能按顺序读

Delphi中使用python脚本读取Excel数据2007-10-18 17:28:22标签:Delphi Excel python原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://seewind.blog.51cto.com/249547/46669前段时间,在正式项目中使用Python来读取Excel表格的数据.具体需求是,项目数据库中有些数据需要根据Excel表格里面的数据进行一些调整,功能应该比较简单.为了学习Pyth

python制作简单excel统计报表3之将mysql数据库中的数据导入excel模板并生成统计图 # coding=utf-8 from openpyxl import load_workbook from openpyxl.chart import ( AreaChart, Reference ) import MySQLdb class GaokaoExport(object): def __init__(self): self.wb = load_workbook('./static/t

用python实现简单EXCEL数据统计的实例 下面小编就为大家带来一篇用python实现简单EXCEL数据统计的实例.小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考.一起跟随小编过来看看吧 任务: 用python时间简单的统计任务-统计男性和女性分别有多少人. 用到的物料:xlrd 它的作用-读取excel表数据 代码:     import xlrd workbook = xlrd.open_workbook('demo.xlsx') #打开excel数据表 SheetList = w

数据测试001:利用python连接数据库插入excel数据 最近在做数据测试,主要是做报表系统,需要往数据库插入数据验证服务逻辑,本次介绍如何利用python脚本插入Oracle和Mysql库中: 1)Oracle部分 #coding=utf-8import osos.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8' #这个很重要,不写会报错import cx_Oracleimport pandas as pd#连接oracle数据库c

在使用Python写入数据到Excel表格中时出现报错信息记录:“NotImplementedError: formatting_info=True not yet implemented” 报错分析:看报错信息是未实现的错,其实就是版本不兼容 我在代码中写的是使用xlrd库的方法进行Excel处理,但是我创建的Excel是office 2016版本的,而xlrd只支持2007以前的版本,导致不兼容报错 解决办法1:将模板文件另存为Excel 2003版本的文件格式 解决方法2:使用Python

# 通过对NC文件复制来造数据 import os, shutil # 遍历的根目录 root_dir = "D:\\test_data\\DISASTER\\" # 获取NC文件的时间 time_source = ' # 生成NC文件的时间 time_new = ' def get_dir_path(dir_name, time_str): ''' 组装目录结构 :param dir_name:文件名 :param time_str:时间字符串,如“20161228080000” :

相关库 import os import xlwt from xlrd import open_workbook from xlutils.copy import copy 1.判断是否存在xls文件, 不存在则创建 import os import xlwt if not os.path.exists("ReadRecord.xls"): workbook = xlwt.Workbook() worksheet = workbook.add_sheet('My ReadRecord'

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.文本文件 (1)pd.read_csv加载分隔符为逗号的数据:pd.read_table从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数据.默认为制表符.(加载为DataFrame结构) 参数names指定列名,index_col用作行索引的列名或列编号,header用作列名的行号. (2)利用DataFrame的to_csv方法,将数据写入到文件. (3)import csv利用csv.reader读取已打开的文件对象:csv.writer方法写入数据. 2.json数据 import jso

数据处理是 Python 的一大应用场景,而 Excel 则是最流行的数据处理软件.因此用 Python 进行数据相关的工作时,难免要和 Excel 打交道. 如果仅仅是要以表单形式保存数据,可以借助 CSV 格式(一种以逗号分隔的表格数据格式)进行处理,Excel 也支持此格式.但标准的 Excel 文件(xls/xlsx)具有较复杂的格式,并不方便像普通文本文件一样直接进行读写,需要借助第三方库来实现. 常用的库是 python-excel 系列: xlrd.xlwt.xlutils.ope

python储存数据的方式2017年10月13日 23:38:10 Nick_Spider 阅读数:59286 标签: redis 数据库 爬虫 存储 结构 更多 个人分类: 数据库 爬虫 python 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/weixin_39198406/article/details/78231430 在python编程开发中,总是不可避免的遇到数据储存的问题,下面就介绍python与几种数据储存方式交互的方法. j

Python 保存数据的方法: open函数保存 使用with open()新建对象 写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子) import requests from lxml import etree #发送Request请求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWe

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

(注:本文部分内容摘自互联网,由于作者水平有限,不足之处,还望留言指正.) 面对疾风吧. 回首往昔,更进一步. 且随疾风前行,身后一许流星. 正文: 数据处理是Python的一大应用场景,而 Excel 则是最流行的数据处理软件.因此用 Python进行数据相关的工作时,难免要和 Excel 打交道.标准的 Excel 文件(xls/xlsx)具有较复杂的格式,并不方便像普通文本文件一样直接进行读写,需要借助第三方库来实现. 以下内容均在Python3上实现,如果是Python2,则需要修改编码

数据框(Dataframe)作为一种十分标准的数据结构,是数据分析中最常用的数据结构,在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作. Python 本文涉及Python数据框,为了更好的视觉效果,使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中,下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明: 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i i

Python 读写操作Excel -- 安装第三方库(xlrd.xlwt.xlutils.openpyxl) 如果仅仅是要以表单形式保存数据,可以借助 CSV 格式(一种以逗号分隔的表格数据格式)进行处理,Excel 也支持此格式.但标准的 Excel 文件(xls/xlsx)具有较复杂的格式,并不方便像普通文本文件一样直接进行读写,需要借助第三方库来实现. 常用的库是 python-excel 系列: xlrd.xlwt.xlutils.openpyxl • xlrd - 读取 Excel 文