自動化測試如何解析excel文件？

前言

　　自動化測試中我們存放數據無非是使用文件或者數據庫，那麼文件可以是csv，xlsx，xml，甚至是txt文件，通常excel文件往往是我們的首選，無論是編寫測試用例還是存放測試數據，excel都是很方便的。那麼今天我們就把不同模塊處理excel文件的方法做個總結，直接做封裝，方便我們以後直接使用，增加工作效率。

openpyxl

openpyxl是個第三方庫，首先我們使用命令 pip install openpyxl 直接安裝

注：openpyxl操作excel時，行號和列號都是從1開始計算的

封裝代碼

"""
------------------------------------
@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):
        """獲取最大行號"""
        max_row_num = self.work_sheet.max_row
        return max_row_num

    def get_max_column_num(self):
        """獲取最大列號"""
        max_column = self.work_sheet.max_column
        return max_column

    def get_cell_value(self, coordinate=None, row=None, column=None):
        """獲取指定單元格的數據"""
        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):
        """獲取某一行的數據"""
        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):
        """獲取某一列數據"""
        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):
        """獲取指定表單的所有數據(除去表頭)"""
        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):
        """獲取指定表單的所有數據(除去表頭)"""
        rows_obj = self.work_sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=self.work_sheet.max_row,
                                             values_only=True)  # 指定values_only 會直接提取數據不需要再使用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):
        """獲取sheet表頭"""
        title_key = tuple(self.work_sheet.iter_rows(max_row=1, values_only=True))[0]
        return title_key

    def get_listdict_all_value(self):
        """獲取所有數據，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):
        """獲取所有數據，返回嵌套命名元組的列表"""
        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):
        """
        指定單元格寫入數據
        :param work_sheet:
        :param row: 行號
        :param column: 列號
        :param value: 待寫入數據
        :param bold: 加粗， 默認加粗
        :param color: 字體顏色，默認黑色
        :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('最大列號:', column_row)
    max_row = pe.get_max_row_num()
    print('最大行號:', max_row)
    #
    cell_value_1 = pe.get_cell_value(row=2, column=3)
    print('第%d行, 第%d列的數據爲: %s' % (2, 3, cell_value_1))

    cell_value_2 = pe.get_cell_value(coordinate='A5')
    print('A5單元格的數據爲: {}'.format(cell_value_2))

    value_row = pe.get_row_value(3)
    print('第{}行的數據爲:{}'.format(3, value_row))

    value_column = pe.get_column_value(2)
    print('第{}列的數據爲:{}'.format(2, value_column))
    #
    values_1 = pe.get_all_value_1()
    print('第一種方式獲取所有數據\n', values_1)

    values_2 = pe.get_all_value_2()
    print('第二種方式獲取所有數據\n', values_2)

    title = pe.get_excel_title()
    print('表頭爲\n{}'.format(title))

    dict_value = pe.get_listdict_all_value()
    print('所有數據組成的嵌套字典的列表:\n', dict_value)
    #
    namedtuple_value = pe.get_list_nametuple_all_value()
    print('所有數據組成的嵌套命名元組的列表:\n', namedtuple_value)

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

xlrd

安裝xlrd，此模塊只支持讀操作，如果要寫需要使用xlwt或者使用xlutils配合xlrd，但是使用xlwt只能對新的excel文件進行寫操作，無法對原有文件進行寫，所以這裏選擇是用xlutils

但是還有一個問題就是，如果使用xlutils，那麼我們的excel文件需要以.xls 爲後綴。因爲以xlsx爲後綴無法實現寫，會報錯(親測，因爲formatting_info參數還沒有對新版本的xlsx的格式完成兼容)

注：xlrd操作excel時，行號和列號都是從0開始計算的

封裝代碼

"""
------------------------------------
@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， 行號和列號都是從0開始的
    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):
        """獲取表單的最大行號"""
        max_row_num = self.sheet.nrows
        return max_row_num

    def get_max_column(self):
        """獲取表單的最大列號"""
        min_row_num = self.sheet.ncols
        return min_row_num

    def get_cell_value(self, row, column):
        """獲取某個單元格的數據"""
        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):
        """獲取某一行的數據"""
        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):
        """獲取某一列的數據"""

        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):
        """獲取表頭"""
        table_title = self.get_row_values(1)
        return table_title

    def get_all_values_dict(self):
        """獲取所有的數據，不包括表頭，返回一個嵌套字典的列表"""
        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):
        """獲取所有的數據，不包括表頭，返回一個嵌套命名元組的列表"""
        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):
        """寫入某個單元格數據"""
        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('最大行號:', pe.get_max_row())
    print('最大列號:', pe.get_max_column())
    print('第2行第3列數據:', pe.get_cell_value(2, 3))
    print('第2行數據', pe.get_row_values(2))
    print('第3列數據', pe.get_column_values(3))
    print('表頭:', pe.get_table_title())
    print('所有的數據返回嵌套字典的列表:', pe.get_all_values_dict())
    print('所有的數據返回嵌套命名元組的列表:', pe.get_all_values_nametuple())
　　 pe.write_value(0, 1, 3, 'test')

pandas

pandas是一個做數據分析的庫，總是感覺在自動化測試中使用pandas解析excel文件讀取數據有點大材小用，不論怎樣吧，還是把pandas解析excel文件寫一下把

我這裏只封裝了讀，寫的話我這有點小問題，後面改好再追加代碼吧。

請先pip install pandas安裝pandas

封裝代碼

"""
------------------------------------
@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):
        """獲取行號組成的列表, 從0開始的"""
        row_num_list = self.df.index.values
        return row_num_list

    def get_cell_value(self, row, column):
        """獲取某一個單元格的數據"""
        try:
            if isinstance(row, int) and isinstance(column, int):
                cell_value = self.df.ix[row-2, column-1] # ix的行參數是按照有效數據行，且從0開始
                return cell_value
            else:
                raise TypeError('row and column must be type int')
        except Exception as e:
            raise e

    def get_table_title(self):
        """獲取表頭， 返回列表"""
        table_title = self.df.columns.values
        return table_title

    def get_row_value(self, row):
        """獲取某一行的數據， 行號從1開始"""
        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):
        """獲取某一列數據"""
        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):
        """獲取所有的數據，不包括表頭, 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'))

總結

使用了3種方法，4個庫 xlrd，openpyxl，xlwt，pandas 操作excel文件，個人感覺還是使用openpyxl比較適合在自動化中使用，當然不同人有不同選擇，用哪個區別也不是很大。

以上3種方法，都可以拿來直接使用，不需要再做封裝了！

自動化測試如何解析excel文件？

前言

openpyxl

xlrd

pandas

總結

2022年第一篇博

JavaScript在web自動化測試中的應用

提效工具-python解析xmind文件及xmind用例統計

第二個python&selenium自動化測試實戰項目

第一個Pytest UI自動化測試實戰實例

https://yachay.unat.edu.pe/blog/index.php?comment_area=format_blog&comment_component=blog&comment_co

linux以太網驅動總結