自动化测试如何解析excel文件？

前言

　　自动化测试中我们存放数据无非是使用文件或者数据库，那么文件可以是csv，xlsx，xml，甚至是txt文件，通常excel文件往往是我们的首选，无论是编写测试用例还是存放测试数据，excel都是很方便的。那么今天我们就把不同模块处理excel文件的方法做个总结，直接做封装，方便我们以后直接使用，增加工作效率。

openpyxl

openpyxl是个第三方库，首先我们使用命令 pip install openpyxl 直接安装

注：openpyxl操作excel时，行号和列号都是从1开始计算的

封装代码

"""
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@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!
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"""
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font
from openpyxl.styles.colors import BLACK
from collections import namedtupleclass ParseExcel(object):"""解析excel文件"""def __init__(self, filename, sheet_name=None):try:self.filename = filenameself.sheet_name = sheet_nameself.wb = load_workbook(self.filename)if self.sheet_name is None:self.work_sheet = self.wb.activeelse:self.work_sheet = self.wb[self.sheet_name]except FileNotFoundError as e:raise edef get_max_row_num(self):"""获取最大行号"""max_row_num = self.work_sheet.max_rowreturn max_row_numdef get_max_column_num(self):"""获取最大列号"""max_column = self.work_sheet.max_columnreturn max_columndef get_cell_value(self, coordinate=None, row=None, column=None):"""获取指定单元格的数据"""if coordinate is not None:try:return self.work_sheet[coordinate].valueexcept Exception as e:raise eelif 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).valueelse:raise TypeError('row and column must be type int')else:raise Exception("Insufficient Coordinate of cell!")def get_row_value(self, row):"""获取某一行的数据"""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).valuerow_value.append(values_row)return row_valueelse:raise TypeError('row must be type int')def get_column_value(self, column):"""获取某一列数据"""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).valuecolumn_value.append(values_column)return column_valueelse:raise TypeError('column must be type int')def get_all_value_1(self):"""获取指定表单的所有数据(除去表头)"""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).valuevalue_list.append(value)values.append(value_list)return valuesdef get_all_value_2(self):"""获取指定表单的所有数据(除去表头)"""rows_obj = self.work_sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=self.work_sheet.max_row,values_only=True)  # 指定values_only 会直接提取数据不需要再使用cell().valuevalues = []for row_tuple in rows_obj:value_list = []for value in row_tuple:value_list.append(value)values.append(value_list)return valuesdef get_excel_title(self):"""获取sheet表头"""title_key = tuple(self.work_sheet.iter_rows(max_row=1, values_only=True))[0]return title_keydef get_listdict_all_value(self):"""获取所有数据，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_listdef get_list_nametuple_all_value(self):"""获取所有数据，返回嵌套命名元组的列表"""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_listdef write_cell(self, row, column, value=None, bold=True, color=BLACK):"""指定单元格写入数据:param work_sheet::param row: 行号:param column: 列号:param value: 待写入数据:param bold: 加粗， 默认加粗:param color: 字体颜色，默认黑色: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 = valueself.wb.save(self.filename)else:raise TypeError('row and column must be type int')except Exception as e:raise eif __name__ == '__main__':pe = ParseExcel('testdata.xlsx')# sheet = pe.get_sheet_object('testcase')column_row = pe.get_max_column_num()print('最大列号:', column_row)max_row = pe.get_max_row_num()print('最大行号:', max_row)#cell_value_1 = pe.get_cell_value(row=2, column=3)print('第%d行, 第%d列的数据为: %s' % (2, 3, cell_value_1))cell_value_2 = pe.get_cell_value(coordinate='A5')print('A5单元格的数据为: {}'.format(cell_value_2))value_row = pe.get_row_value(3)print('第{}行的数据为:{}'.format(3, value_row))value_column = pe.get_column_value(2)print('第{}列的数据为:{}'.format(2, value_column))#values_1 = pe.get_all_value_1()print('第一种方式获取所有数据\n', values_1)values_2 = pe.get_all_value_2()print('第二种方式获取所有数据\n', values_2)title = pe.get_excel_title()print('表头为\n{}'.format(title))dict_value = pe.get_listdict_all_value()print('所有数据组成的嵌套字典的列表:\n', dict_value)#namedtuple_value = pe.get_list_nametuple_all_value()print('所有数据组成的嵌套命名元组的列表:\n', namedtuple_value)pe.write_cell(1, 2, 'Tc_title')

# add by linux超 at 2019/05/22 15:58

上面这个封装如如果用来同时操作同一个excel文件的两个sheet写入数据时，会有点小bug（写完后你会发现两个表单有一个是没有数据的）

其实原因很简单：不同对象拥有自己独立的属性， 当你写操作的时候其实每个对象只针对自己的表单做了保存，所以最后一个对象写完数据后，只保存了自己的表单，其他的对象的表单实际是没有保存的。针对这个问题，对上面封装的代码进行了轻微改动

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@Time : 2019/5/22 9:11
@Auth : linux超
@File : ParseExcel.py
@IDE  : PyCharm
@Motto: Real warriors,dare to face the bleak warning,dare to face the incisive error!
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from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font
from openpyxl.styles.colors import BLACK
from collections import namedtupleclass ParseExcel(object):"""解析excel文件"""def __init__(self, filename):try:self.filename = filenameself.__wb = load_workbook(self.filename)except FileNotFoundError as e:raise edef get_max_row_num(self, sheet_name):"""获取最大行号"""max_row_num = self.__wb[sheet_name].max_rowreturn max_row_numdef get_max_column_num(self, sheet_name):"""获取最大列号"""max_column = self.__wb[sheet_name].max_columnreturn max_columndef get_cell_value(self, sheet_name, coordinate=None, row=None, column=None):"""获取指定单元格的数据"""if coordinate is not None:try:return self.__wb[sheet_name][coordinate].valueexcept Exception as e:raise eelif coordinate is None and row is not None and column is not None:if isinstance(row, int) and isinstance(column, int):return self.__wb[sheet_name].cell(row=row, column=column).valueelse:raise TypeError('row and column must be type int')else:raise Exception("Insufficient Coordinate of cell!")def get_row_value(self, sheet_name, row):"""获取某一行的数据"""column_num = self.get_max_column_num(sheet_name)row_value = []if isinstance(row, int):for column in range(1, column_num + 1):values_row = self.__wb[sheet_name].cell(row, column).valuerow_value.append(values_row)return row_valueelse:raise TypeError('row must be type int')def get_column_value(self, sheet_name, column):"""获取某一列数据"""row_num = self.get_max_column_num(sheet_name)column_value = []if isinstance(column, int):for row in range(1, row_num + 1):values_column = self.__wb[sheet_name].cell(row, column).valuecolumn_value.append(values_column)return column_valueelse:raise TypeError('column must be type int')def get_all_value_1(self, sheet_name):"""获取指定表单的所有数据(除去表头)"""max_row_num = self.get_max_row_num(sheet_name)max_column = self.get_max_column_num(sheet_name)values = []for row in range(2, max_row_num + 1):value_list = []for column in range(1, max_column + 1):value = self.__wb[sheet_name].cell(row, column).valuevalue_list.append(value)values.append(value_list)return valuesdef get_all_value_2(self, sheet_name):"""获取指定表单的所有数据(除去表头)"""rows_obj = self.__wb[sheet_name].iter_rows(min_row=2, max_row=self.__wb[sheet_name].max_row, values_only=True)values = []for row_tuple in rows_obj:value_list = []for value in row_tuple:value_list.append(value)values.append(value_list)return valuesdef get_excel_title(self, sheet_name):"""获取sheet表头"""title_key = tuple(self.__wb[sheet_name].iter_rows(max_row=1, values_only=True))[0]return title_keydef get_listdict_all_value(self, sheet_name):"""获取所有数据，返回嵌套字典的列表"""sheet_title = self.get_excel_title(sheet_name)all_values = self.get_all_value_2(sheet_name)value_list = []for value in all_values:value_list.append(dict(zip(sheet_title, value)))return value_listdef get_list_nametuple_all_value(self, sheet_name):"""获取所有数据，返回嵌套命名元组的列表"""sheet_title = self.get_excel_title(sheet_name)values = self.get_all_value_2(sheet_name)excel = namedtuple('excel', sheet_title)value_list = []for value in values:e = excel(*value)value_list.append(e)return value_listdef write_cell(self, sheet_name, row, column, value=None, bold=True, color=BLACK):if isinstance(row, int) and isinstance(column, int):try:cell_obj = self.__wb[sheet_name].cell(row, column)cell_obj.font = Font(color=color, bold=bold)cell_obj.value = valueself.__wb.save(self.filename)except Exception as e:raise eelse:raise TypeError('row and column must be type int')if __name__ == '__main__':pe = ParseExcel('testdata.xlsx')print(pe.get_all_value_2('division'))print(pe.get_list_nametuple_all_value('division'))column_row = pe.get_max_column_num('division')print('最大列号:', column_row)max_row = pe.get_max_row_num('division')print('最大行号:', max_row)cell_value_1 = pe.get_cell_value('division', row=2, column=3)print('第%d行, 第%d列的数据为: %s' % (2, 3, cell_value_1))cell_value_2 = pe.get_cell_value('division', coordinate='A5')print('A5单元格的数据为: {}'.format(cell_value_2))value_row = pe.get_row_value('division', 3)print('第{}行的数据为:{}'.format(3, value_row))value_column = pe.get_column_value('division', 2)print('第{}列的数据为:{}'.format(2, value_column))values_1 = pe.get_all_value_1('division')print('第一种方式获取所有数据\n', values_1)values_2 = pe.get_all_value_2('division')print('第二种方式获取所有数据\n', values_2)title = pe.get_excel_title('division')print('表头为\n{}'.format(title))dict_value = pe.get_listdict_all_value('division')print('所有数据组成的嵌套字典的列表:\n', dict_value)namedtuple_value = pe.get_list_nametuple_all_value('division')print('所有数据组成的嵌套命名元组的列表:\n', namedtuple_value)pe.write_cell('division', 1, 2, 'Tc_title')

xlrd

安装xlrd，此模块只支持读操作， 如果要写需要使用xlwt或者使用xlutils配合xlrd， 但是使用xlwt只能对新的excel文件进行写操作，无法对原有文件进行写， 所以这里选择是用xlutils

但是还有一个问题就是，如果使用xlutils， 那么我们的excel文件需要以.xls 为后缀。因为以xlsx为后缀无法实现写，会报错(亲测，因为formatting_info参数还没有对新版本的xlsx的格式完成兼容)

注：xlrd操作excel时，行号和列号都是从0开始计算的

封装代码

"""
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@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!
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"""
import xlrd
from xlutils import copy
from collections import namedtupleclass ParseExcel(object):# xlrd 解析excel， 行号和列号都是从0开始的def __init__(self, filename, sheet):try:self.filename = filenameself.sheet = sheetself.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 edef get_max_row(self):"""获取表单的最大行号"""max_row_num = self.sheet.nrowsreturn max_row_numdef get_max_column(self):"""获取表单的最大列号"""min_row_num = self.sheet.ncolsreturn min_row_numdef get_cell_value(self, row, column):"""获取某个单元格的数据"""if isinstance(row, int) and isinstance(column, int):values = self.sheet.cell(row-1, column-1).valuereturn valueselse:raise TypeError('row and column must be type int')def get_row_values(self, row):"""获取某一行的数据"""if isinstance(row, int):values = self.sheet.row_values(row-1)return valueselse:raise TypeError('row must be type int')def get_column_values(self, column):"""获取某一列的数据"""if isinstance(column, int):values = self.sheet.col_values(column-1)return valueselse:raise TypeError('column must be type int')def get_table_title(self):"""获取表头"""table_title = self.get_row_values(1)return table_titledef get_all_values_dict(self):"""获取所有的数据，不包括表头，返回一个嵌套字典的列表"""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_listdef get_all_values_nametuple(self):"""获取所有的数据，不包括表头，返回一个嵌套命名元组的列表"""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_listdef write_value(self, sheet_index, row, column, value):"""写入某个单元格数据"""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('最大行号:', pe.get_max_row())print('最大列号:', pe.get_max_column())print('第2行第3列数据:', pe.get_cell_value(2, 3))print('第2行数据', pe.get_row_values(2))print('第3列数据', pe.get_column_values(3))print('表头:', pe.get_table_title())print('所有的数据返回嵌套字典的列表:', pe.get_all_values_dict())print('所有的数据返回嵌套命名元组的列表:', pe.get_all_values_nametuple())pe.write_value(0, 1, 3, 'test')

pandas

pandas是一个做数据分析的库， 总是感觉在自动化测试中使用pandas解析excel文件读取数据有点大材小用，不论怎样吧，还是把pandas解析excel文件写一下把

我这里只封装了读，写的话我这有点小问题，后面改好再追加代码吧。

请先pip install pandas安装pandas

封装代码

"""
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@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!
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"""
import pandas as pdclass ParseExcel(object):def __init__(self, filename, sheet_name=None):try:self.filename = filenameself.sheet_name = sheet_nameself.df = pd.read_excel(self.filename, self.sheet_name)except Exception as e:raise edef get_row_num(self):"""获取行号组成的列表, 从0开始的"""row_num_list = self.df.index.valuesreturn row_num_listdef get_cell_value(self, row, column):"""获取某一个单元格的数据"""try:if isinstance(row, int) and isinstance(column, int):cell_value = self.df.ix[row-2, column-1] # ix的行参数是按照有效数据行，且从0开始return cell_valueelse:raise TypeError('row and column must be type int')except Exception as e:raise edef get_table_title(self):"""获取表头， 返回列表"""table_title = self.df.columns.valuesreturn table_titledef get_row_value(self, row):"""获取某一行的数据， 行号从1开始"""try:if isinstance(row, int):row_data = self.df.ix[row-2].valuesreturn row_dataelse:raise TypeError('row must be type int')except Exception as e:raise edef get_column_value(self, col_name):"""获取某一列数据"""try:if isinstance(col_name, str):col_data = self.df[col_name].valuesreturn col_dataelse:raise TypeError('col_name must be type str')except Exception as e:raise edef get_all_value(self):"""获取所有的数据，不包括表头, 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_listif __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'))

总结

使用了3种方法，4个库 xlrd，openpyxl，xlwt，pandas 操作excel文件，个人感觉还是使用openpyxl比较适合在自动化中使用，当然不同人有不同选择，用哪个区别也不是很大。

以上3种方法，都可以拿来直接使用，不需要再做封装了 ！

Python接口自动化测试零基础入门到精通（2023最新版）