python读写Excel

　　写自动化测试用例的时候需要考虑将 测试数据 和 代码 分离，代码做一层分装，测试数据做统一管理，方便日后维护。这里介绍下测试数据存储在excel，由运行脚本读取的思路。

 

python可以通过 xlrd（读） 和 xlwt（写） 这两个库来实现对Excel的操作。

 

一、xlrd 读取Excel内容

 举例我要获取如下表格的信息

 

 1.打开excel表格

readbook = xlrd.open_workbook('D:\\automation--interface\\data\\testdata.xls')

 2.获取表格中所有sheet

sheets = readbook.sheet_names()         #返回所有sheet，<class 'list'>:['Sheet1', 'Sheet3', 'Sheet2']

 3.选择某个sheet

sheet = readbook.sheet_by_index(0)                 #按以索引方式选中，索引从0开始
sheet = readbook.sheet_by_name('Sheet1')           #按name的方式选中

 4.获取表格的 行 和 列

nrows = sheet.nrows           #返回行：3
ncols = sheet.ncols           #返回列：2

 5.获取表格具体内容

rows = sheet.row_values(1)          #返回第2行，<class 'list'>: ['小米', 5.0]
cols = sheet.col_values(1)          #返回第2列，<class 'list'>: ['年龄', 5.0, 7.0]
lng = sheet.cell(1,1).value         #返回坐标（1,1）的数据：5.0

 

二、xlwt 写入Excel

 1.打开excel并添加一个sheet

writebook = xlwt.Workbook()                #打开excel
test= writebook.add_sheet('test')          #添加一个名字叫test的sheet

 2.写入excel

test.write(0,1,'this is a test')           #第0行第1列写入字符串'this is a test'

 3.保存

writebook.save('testdata.xls')             #一定要保存为xls，后缀是xlsx的文件打不开

 

 

 下面贴一段自动化测试过程中根据参数名读取excel的代码：

import xlrd

class Readexcel(object):
    def __init__(self,filepath,parameter):
        self.filepath = filepath
        self.parameter = parameter

    def read(self):
        # 打开excel表格
        readbook = xlrd.open_workbook(self.filepath)
        sheet = readbook.sheet_by_name('Sheet1')

        # 查询需要的参数在第几列
        nrow = sheet.row_values(0)
        ncol_num = nrow.index(self.parameter)

        # 获取这一整列参数的values
        ncols = sheet.col_values(ncol_num)

        return ncols[1:]

 

三、pandas 读写 excel

第三方pandas库在大数据领域使用非常广泛，需要一些学习成本。可参考这边博客有个初步了解：https://www.cnblogs.com/shenh/p/14544082.html

以下是最简单的案例，如要深入先学习 pandas。

1、安装 pandas 和 openpyxl

pip install pandas openpyxl

2、读取 excel 和 csv

import pandas

path = "excel文件的路径"
df = pandas.read_excel(path)
# csv文件用read_csv方法
# df pandas.read_csv(path)
data = df.to_dict(orient='records')

3、写入 excel 和 csv

df = pandas.DataFrame([{'机型':'小米14','价格':'3999'},{'机型':'mate60','价格':'4999'}])
path = 'C:\\Users\\Desktop\\手机报价.xlsx'
df.to_excel(path,sheet_name='手机价格',index=False)
# 写入CSV文件
# path = 'C:\\Users\\Desktop\\手机报价.csv'
# df.to_csv(path,index=False,encoding='utf-8')