在进行软件测试或设计自动化测试框架时,一个不可避免的过程就是: 参数 化,在利用 python 进行自动化测试开发时,通常会使用 excel 来做数据管 理,利用 xlrd、xlwt 开源包来读写 excel。
一、环境安装
1.安装xlrd
pip install xlrd
2.安装xlwt
pip install xlwt
二、读取excel文件数据示例
让我们先看一个简单的 excel 读写示例,从表 1 中读取数据:
#-*- coding:utf-8 -*-
import xlrd
import xlwt
if __name__=="__main__": #excel文件全路径 excelpath = r'F:\pycharm-workspace\selenium\test.xlsx' #用于读取excel文件 tableopen = xlrd.open_workbook(excelpath) #获取excel工作簿数 count = len(tableopen.sheets()) print u"工作簿数为%s"%count #获取表数据的行、列数 table = tableopen.sheet_by_name('Sheet1') h = table.nrows l = table.ncols print u"表数据的行数为%s,列数为%s"%(h,l) # 循环读取数据 for i in range(0,h): rowValues = table.row_values(i) #按行读取数据 # 输出读取的数据 for data in rowValues: print data,' ', print ''
- 执行结果:\
三、写入excel文件数据示例
注意这里的 excel 文件的后缀是 xls 如果是 xlsx 打开是会提示无效
# 注意这里的 excel 文件的后缀是 xls 如果是 xlsx 打开是会提示无效
excelpath = r'F:\pycharm-workspace\selenium\test2.xls'
wtbook = xlwt.Workbook()
#新增一个sheet工作表
sheet = wtbook.add_sheet('Sheet1',cell_overwrite_ok=True) #写入数据头 headlist = [u'学号',u'姓名',u'班级'] row = 0 col = 0 #循环写 for head in headlist: sheet.write(row,col,head) col = col+1 for i in xrange(1,5):#行数限制,我这里写入4行数据 for j in xrange(1,3):#列数限制,因为我的headlist有三个数据,所以这里肯定是3列 #写入4行0~99的随机数 data = random.randint(0,99) sheet.write(i,0,i) sheet.write(i,j, data) print u"写第[%d]行数据"%(i) #保存 wtbook.save(excelpath)
- 执行结果:
open()用法
123456789101112131415161718192021222324# encoding:utf-8
try
:
# 写模式打开文件,若不存在该文件,则创建
out
=
open
(
"data.out"
,
"w"
)
# 默认为读模式,等价于out = open("data.out", "r")
# out = open("data.out")
# 追加+写模式
# out = open("data.out", "a+")
# 标准输出(通常是屏幕),使用file参数将数据写入到指定的文件
print
(
"blues stun easily"
,
file
=
out)
# 出现异常的类型很多,我们需要了解具体的异常信息,可以使用as err,将异常打印出来
except
IOError as err:
# 将err对象转换成字符串类型
print
(
"file error:"
+
str
(err))
# 无论try中的语句执行是否出问题,都会执行finally中的代码
finally
:
# 如果某些异常情况导致文件不存在,则会引发异常,所以想判断文件是否存在,存在则关闭文件
if
'data'
in
locals
():
# 记得一定要关闭
out.close()
关于Selenium 如何读取Txt、Excel、Csv..等文件以及如何获得我们想要的格式数据
一 、读取TXT文档
Txt算是比较简单的文档了,不多说直接上代码:
1.单独的关键字,直接读取
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#coding utf-8
file_info =
open
(
'Testing.txt'
,
'r'
)
values
= file_info.readlines()
file_info.
close
()
for
item
in
values
:
print item
|
结果:
2.两列关键字,以‘,’逗号分隔
代码部分:
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file_info =
open
(
'Testing.txt'
,
'r'
)
values
= file_info.readlines()
file_info.
close
()
for
item
in
values
:
data1 = item.split(
','
)[0]#第一列
data2 = item.split(
','
)[1]#第二列
print data1, data2
|
结果如下:
Txt格式的是比较简单的,但是如果有多组数据呢?用spilt拆分就没那么方便了,因为以split方法一次只能将字符串拆分为两段,那么针对多组数据就要用到csv和excel啦。
二、读取csv文档
注意csv文档的建立最好是在excel中另存为——>选择csv格式,而不是直接改后缀。
读取csv文档我们需要引入csv库,即import csv
先看一下我们需要读取的文档:
OK,接下来我们要访问这些数据:
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import csv #访问csv文件需要csv库的支持(本身自带),直接导入即可
my_file =
'Testing.csv'
#文件名
values
= csv.reader(
open
(my_file,
'rb'
))
for
item
in
values
:
print item #整行读
print item[0], item[1], item[2] #一个数据一个数据的读
|
使用item[Index]可以访问具体的那个数据,结果如下:
看起来不错,很能满足我们的需求,可以方便的读取多行多列数据,而且针对单个的数据访问也十分方便。但是,But…有些人可能试过,csv是不支持中文的,自己写进中文进去打开就有可能是一堆编码,那么Excel就登场了~
三、读取Excel文件
笔者个人觉得Excel是比较完美的,改进了CSV不支持中文的情况,好的,看一下我们的例子:
在Selenium使用Excel读取数据的话我们是需要下载Excel库文件的,即xlrd文件,下载链接:https://pypi.python.org/pypi/xlrd
下载完成解压,在当前目录cmd,输入python setup.py install即可安装成功,也可以直接cmd,输入pip命令:pip install xlrd
安装完成后,直接导入xlrd即可使用相关操作Excel的方法:
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import xlrd
my_file = xlrd.open_workbook(
'Testing.xls'
)#得到文件
table
= my_file.sheets()[0]#得到sheet页
nrows =
table
.nrows #总行数
ncols =
table
.ncols #总列数
i = 0
while i < nrows:
print
table
.row_values(i)[0],
table
.row_values(i)[1]
i = i+1
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结果:
OK,Excel能够解决中文的问题,但是此处需要注意,不能直接读取整行的数据,只能将数据分开一个一个的读取,例如以上代码换成下面这样:
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while i < nrows:
print
table
.row_values(i) #读取整行
i = i+1
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结果就会出现编码问题:
可能大家还注意到了,这里第二列的数字1990,在Selenium就变成了浮点型数字1999.0,之前看过一个解决办法是在Excel文档中,选中单元格,右键单元格格式——>文本.但是笔者发现这样并不能解决问题,至于数字目前笔者的解决办法是代码判断,如果是纯数字就转化为int型。
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while i < nrows:
cell =
table
.row_values(i)[1] #得到数字列数据
ctype =
table
.cell(i, 1).ctype #得到数字列数据的格式
if ctype == 2
and
cell % 1 == 0: #判断是否是纯数字
cell =
int
(cell) #是纯数字就转化位
int
类型
print
table
.row_values(i)[0], cell
i = i+1
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接下来我们再看结果:
OK,这下圆满啦。
*注意:
1.csv或者excel格式的文件在最初设置数据的时候都要右键——>单元格格式——>文本
2.excel文件的格式必须是后缀名为*.xls
3.excel文档的ctype 分为5种,对应分别是:
empty: 0
string: 1
number:2
date: 3
boolean :4
error:5
来源:oschina
链接:https://my.oschina.net/u/4370258/blog/3899858