【python接口自动化】- openpyxl读取excel数据

简介:

【python接口自动化】- openpyxl读取excel数据

前言:目前我们进行测试时用于存储测试数据的软件几乎都是excel,excel方便存储和管理数据,读取数据时也比较清晰,测试时我们需要从excel从读取测试数据,结束后还需把测试结果写入到excel中,读取这一动作以往都是通过人工来操作,学会使用openpyxl后,就可以实现自动化地读取数据,解放双手。

1|0openpyxl简单介绍

​ openpyxl是一个开源项目,它是一个用于读取/写入Excel 2010文档(如xlsx 、xlsm 、xltx 、xltm文件 )的Python库,如果要处理更早格式的Excel文档(xls),需要用到其它库(如:xlrd、xlwt等),这是openpyxl比较其他模块的不足之处。openpyxl是一款比较综合的工具,不仅能够同时读取和修改Excel文档,而且可以对Excel文件内单元格进行详细设置,包括单元格样式等内容,甚至还支持图表插入、打印设置等内容。

​ python中与excel操作相关的模块:

📔 xlrd库:从excel中读取数据,支持xls、xlsx格式
📔 xlwt库:对excel进行修改操作,但不支持对xlsx格式的修改
📔 xlutils库:在xlwt和xlrd中,对一个已存在文件进行修改
📘 openpyxl库:主要针对xlsx格式的excel进行读取和编辑
2|0openpyxl的安装

pip install openpyxl

3|0openpyxl的三个基本概念

WorkBook:工作簿对象
Sheet:表单对象
Cell:表格对象
​ 也就是我们使用excel时可以看到的三个对象,我们操作excel的步骤是打开工作簿,选中表单,对单元格进行操作,而openpyxl的工作原理也是如此。

3|1openpyxl对excel进行操作

3|2新建excel

​ 运行以下代码后,就会发现项目中多了一个excel文件。

import openpyxl # 创建一个工作簿 workbook = openpyxl.Workbook() # 创建一个表单 sheet = workbook.create_sheet('表单1') # 写入一个数据 sheet.cell(row=1, column=1, value="python") # 保存 workbook.save('test.xlsx')

​ 🎈 注意点:如果保存的文件名已存在,将会覆盖原来的文件

3|3打开已存在的文件

打开已存在的文件:load_workbook()
获取表单:workbook['表单名']
读取指定表格:cell(row, column).value
import openpyxl # 打开工作簿 workbook = openpyxl.load_workbook('test.xlsx') # 获取表单 sheet = workbook['表单1'] # 读取指定的单元格数据 cell = sheet.cell(row=1, column=1).value print(cell)

​ 运行结果:

C:softwarepythonpython.exe D:/learn/python24/python_base/test.py python Process finished with exit code 0

3|4读取单个单元格

方式一:读取A6单元格的值 cell1 = sheet['A6'].value # 方式二:读取第3行,第4列单元格的值 cell2 = sheet.cell(row=3, column=4).value

3|5读取多个单元格

读取A1-B4的单元格,共8个单元格 cell3 = sheet['A1':'B4'] # 读取A1-B4的单元格,共8个单元格 cell4 = sheet['A1:B4'] # 读取第2行的单元格 cell5 = sheet[2] # 读取第1-2行的单元格 cell5 = sheet[1:2]

​ 读取多个单元格时,都是以元组的形式返回

3|6其他相关操作

关键代码 相关描述
cell(row, column, value) 写入数据,三个参数分别是行,列,值
cell(row, column).value 获取指定单元格的值,两个参数分别是行,列
workbook.remove('表单名') 删除表单
del workbook['表单名'] 删除表单
workbook.save('文件名') 保存工作簿
sheet.max_row 获取表单数据的总行数
sheet.max_column 获取表单数据的总列数
sheet.rows 获取按行所有的数据
sheet.columns 获取按列所有的数据
​ 🎈 注意点:

openpyxl中列和行的起始标识都是1,不是从0开始
从excel中读取出来的数据只有两种类型,即数值类型和字符串类型
不要随便在表格中敲空格,会影响判断最大行数和最大列数
运行操作excel的代码时,要先关闭在操作系统中打开的相关excel表,否则可能会无法读取/写入数据
写入数据时要执行保存
import openpyxl # 打开工作簿 wb = openpyxl.load_workbook('test.xlsx') # 获取表单 sh = wb['表单1'] # 读取指定的单元格数据 res1 = sh.cell(row=1, column=1).value print(res1) # 获取最大行数 print(sh.max_row) # 获取最大列数 print(sh.max_column) # 按列读取所有数据,每一列的单元格放入一个元组中 print(sh.columns) # 直接打印,打印结果是一个可迭代对象,我们可以转换成列表来查看 # 按行读取所有数据,每一行的单元格放入一个元组中 rows = sh.rows # print(list(rows)) # 转换成列表之后打印结果为具体的单元格,如下 # [(, , , , , , ), # (, , , , , , ), # (, , , , , , )] # 我们可以通过for循环以及value来查看单元格的值 for row in list(rows): # 遍历每行数据 case = [] # 用于存放一行数据 for c in row: # 把每行的每个单元格的值取出来,存放到case里 case.append(c.value) print(case)

​ 运行结果:

C:softwarepythonpython.exe D:/learn/python24/python_base/test.py case_id 3 7 ['case_id', 'interface', 'title', 'method', 'url', 'data', 'expected'] [1, 'login', '登录成功', 'post', '/member/login', '{"mobile_phone":"15692004245","pwd":"miki12345"}', "{'code': 0, 'msg': 'OK'}"] [2, 'login', '登录失败-手机号为空', 'post', '/member/login', '{"mobile_phone":"","pwd":"miki12345"}', "{'code': 2, 'msg': '手机号码为空'}"]

​ excel表中的原数据如下图:

4|0openpyxl封装

​ 在测试过程中,我们会经常需要访问excel读取测试数据,如果毎访问一次我们就调用一次openpyxl,进行打开excel,选取表单,读取数据等操作,将会增加我们的工作量和代码量。凡是需要重复使用的,我们都可以对它进行二次封装,写成我们自己的版本,还可以在封装过程中加入我们想要的内容,使用的时候直接调用即可。

​ 在封装openpyxl时,读取excel时我写了两种实现方法,第一种是读取数据后,把每条测试数据的键值保存到一个字典中,再把字典存到一个列表,这种方式比较容易理解,但是调用的时候需要多敲几个括号或者引号;第二种是把每条测试数据的键值存到一个实例对象的属性中,再把每个实例存到一个列表。实际上他们的作用是一样,只是第二种方式调用时更简单。

read_excel.py import openpyxl class CasesData: """用于保存测试用例数据""" pass class ReadExcel: """用于读写excel数据""" def init__(self, file_name, sheet_name): """ :param file_name: excle文件名 :param sheet_name: 表单名 """ self.file_name = file_name self.sheet_name = sheet_name def open(self): """打开工作簿,选中表单""" self.wb = openpyxl.load_workbook(self.file_name) self.sh = self.wb[self.sheet_name] def close(self): """关闭工作簿对象的方法""" self.wb.close() def read_data(self): """按行读取数据,最后返回一个存储字典的列表""" self.open() # 打开工作簿 rows = list(self.sh.rows) # 按行读取所有数据 titles = [] # 用于存放用例的标题 for t in rows[0]: title = t.value titles.append(title) cases = [] # 用于存放所有的测试数据 for row in rows[1:]: case = [] # 用于存放单条测试用例数据 for r in row: case.append(r.value) cases.append(dict(zip(titles, case))) # 通过zip聚合打包用例的标题和数据 self.close() return cases def read_data_obj(self): """按行读取数据,最后返回的是一个存储实例对象的列表""" self.open() # 打开工作簿,选中表单 rows = list(self.sh.rows) # 按行读取所有数据 titles = [] # 用于存放用例的标题 for t in rows[0]: title = t.value titles.append(title) cases = [] # 用于存放所有的测试数据 for row in rows[1:]: case_obj = CasesData() # 创建一个对象用来保存该行用例数据 case = [] # 用于保存单条测试用例数据 for r in row: case.append(r.value) case_info = dict(zip(titles, case)) # 通过zip聚合打包用例的标题和数据 for k, v in case_info.items(): # 把该行测试用例标题和数据遍历出来,设成对象的属性 setattr(case_obj, k, v) cases.append(case_obj) self.close() return cases def write_data(self, row, column, msg): """写入数据的方法""" self.open() self.sh.cell(row=row, column=column, value=msg) self.wb.save(self.filename) self.close() if __name == '__main__': # 直接运行本文件时执行,下面是一个应用实例 # 需要读取excel时直接调用ReadExcel类 test = ReadExcel('cases.xlsx', 'login') res = test.read_data_obj() # 最后返回的是一个存储实例对象的列表 print(res[0].case_id) # 打印第1个用例的case_id print(res[3].title) # 打印第4个用例的title test2 = ReadExcel('cases.xlsx', 'login') res2 = test2.read_data() # 最后返回一个存储字典的列表 print(res20) # 打印第1个用例的case_id print(res23) # 打印第4个用例的title

​ 上面封装的openpyxl中,应用实例的excel表结构如下:

EOF

本文作者:miki的测试笔记
本文链接:https://www.cnblogs.com/miki-peng/p/12904383.html

相关文章
|
19天前
|
数据采集 JSON API
深入解析:使用 Python 爬虫获取淘宝店铺所有商品接口
本文介绍如何使用Python结合淘宝开放平台API获取指定店铺所有商品数据。首先需注册淘宝开放平台账号、创建应用并获取API密钥,申请接口权限。接着,通过构建请求、生成签名、调用接口(如`taobao.items.search`和`taobao.item.get`)及处理响应,实现数据抓取。代码示例展示了分页处理和错误处理方法,并强调了调用频率限制、数据安全等注意事项。此技能对开发者和数据分析师极具价值。
|
2月前
|
API Python
【02】优雅草央央逆向技术篇之逆向接口协议篇-以小红书为例-python逆向小红书将用户名转换获得为uid-优雅草央千澈
【02】优雅草央央逆向技术篇之逆向接口协议篇-以小红书为例-python逆向小红书将用户名转换获得为uid-优雅草央千澈
162 1
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python自动化处理Excel数据:从基础到进阶####
本文旨在为读者提供一个全面的指南,通过Python编程语言实现Excel数据的自动化处理。无论你是初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你掌握Pandas和openpyxl这两个强大的库,从而提升数据处理的效率和准确性。我们将从环境设置开始,逐步深入到数据读取、清洗、分析和可视化等各个环节,最终实现一个实际的自动化项目案例。 ####
489 10
|
23天前
|
缓存 监控 API
微店商品详情API接口实战指南:从零实现商品数据自动化获取
本文介绍了微店商品详情API接口的应用,涵盖申请与鉴权、签名加密、数据解析等内容。通过Python实战演示了5步获取商品数据的流程,并提供了多平台同步、价格监控等典型应用场景。开发者可利用此接口实现自动化操作,提升电商运营效率,降低人工成本。文中还总结了频率限制、数据缓存等避坑指南,助力开发者高效使用API。
|
14天前
|
数据采集 消息中间件 API
微店API开发全攻略:解锁电商数据与业务自动化的核心能力
微店开放平台提供覆盖商品、订单、用户、营销、物流五大核心模块的API接口,支持企业快速构建电商中台系统。其API体系具备模块化设计、双重认证机制、高并发支持和数据隔离等特性。文档详细解析了商品管理、订单处理、营销工具等核心接口功能,并提供实战代码示例。同时,介绍了企业级整合方案设计,如订单全链路自动化和商品数据中台架构,以及性能优化与稳定性保障措施。最后,针对高频问题提供了排查指南,帮助开发者高效利用API实现电商数智化转型。适合中高级开发者阅读。
|
19天前
|
存储 JSON API
Python测试淘宝店铺所有商品接口的详细指南
本文详细介绍如何使用Python测试淘宝店铺商品接口,涵盖环境搭建、API接入、签名生成、请求发送、数据解析与存储、异常处理等步骤。通过具体代码示例,帮助开发者轻松获取和分析淘宝店铺商品数据,适用于电商运营、市场分析等场景。遵守法规、注意调用频率限制及数据安全,确保应用的稳定性和合法性。
|
1月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
从Excel到Hadoop:数据规模的进化之路
从Excel到Hadoop:数据规模的进化之路
47 10
|
1月前
|
API 文件存储 数据安全/隐私保护
python 群晖nas接口(一)
这段代码展示了如何通过群晖NAS的API获取认证信息(SID)并列出指定文件夹下的所有文件。首先,`get_sid()`函数通过用户名和密码登录NAS,获取会话ID(SID)。接着,`list_file(filePath, sid)`函数使用该SID访问FileStation API,列出给定路径`filePath`下的所有文件。注意需替换`yourip`、`username`和`password`为实际值。
113 18
|
1月前
|
API Python
python泛微e9接口开发
通过POST请求向指定IP的API注册设备以获取`secrit`和`spk`。请求需包含`appid`、`loginid`、`pwd`等头信息。响应中包含状态码、消息及`secrit`(注意拼写)、`secret`和`spk`字段。示例代码使用`curl`命令发送请求,成功后返回相关信息。
52 5
|
1月前
|
API 文件存储 Python
python 群晖nas接口(二)
这段代码展示了如何通过API将文件上传到群晖NAS。它使用`requests`库发送POST请求,指定文件路径、创建父级目录及覆盖同名文件的参数,并打印上传结果。确保替换`yourip`和`sid`为实际值。
75 2

热门文章

最新文章