一、pandas的安裝：
1.安裝pandas其實是非常簡單的，pandas依賴處理Excel的xlrd模塊，所以我們需要提前安裝這個，安裝命令是：pip install xlrd
2.開始安裝pandas，安裝命令是：pip install pandas
二、讀取excel文件
webservice_testcase.xlsx結構如下：
1.首先我們應該先將這個模塊導入
import pandas as pd
2.讀取表單中的數據：
sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')#這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
data=sheet.head()#默認讀取前5行數據
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化輸出 3.也可以通過指定表單名來讀取數據
sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name='userRegister')
data=sheet.head()#默認讀取前5行數據
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化輸出4.通過表單索引來指定要訪問的表單，0表示第一個表單,也可以采用表單名和索引的雙重方式來定位表單,也可以同時定位多個表單，方式都羅列如下所示
sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=['sendMCode','userRegister'])#可以通過表單名同時指定多個
# sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=0)#可以通過表單索引來指定讀取的表單
# sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=['sendMCode',1])#可以混合的方式來指定
# sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=[1,2])#可以通過索引 同時指定多個
data=sheet.values#獲取所有的數據，注意這里不能用head()方法
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化輸出二、操作Excel中的行列
1.讀取制定的某一行數據:
sheet=pd.read_excel('webservice_testcase.xlsx')#這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
data=sheet.ix[0].values#0表示第一行 這里讀取數據并不包含表頭
print("讀取指定行的數據：\n{0}".format(data))得到了如下結果：
2.讀取指定的多行：
sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')#這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
data=sheet.ix[[0,1]].values#0表示第一行 這里讀取數據并不包含表頭
print("讀取指定行的數據：\n{0}".format(data))得到了如下的結果：
3.讀取指定行列的數據：
sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')#這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
data=sheet.ix[0,1]#讀取第一行第二列的值
print("讀取指定行的數據：\n{0}".format(data))得到了如下結果：
4.讀取指定的多行多列的值：
sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
data=sheet.ix[[1,2],['method','description']].values#讀取第二行第三行的method以及description列的值，這里需要嵌套列表
print("讀取指定行的數據：\n{0}".format(data))得到了如下的結果：
5.讀取所有行指定的列的值：
sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
data=sheet.ix[:,['method','description']].values#讀取第二行第三行的method以及description列的值，這里需要嵌套列表
print("讀取指定行的數據：\n{0}".format(data))得到了如下的結果：
6.獲取行號輸出：
sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
print("輸出行號列表",sheet.index.values)得到了如下的結果：
7.獲取列名輸出：
sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
print("輸出列標題",sheet.columns.values)得到了如下的結果：
8.獲取指定行數的值：
sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
print("輸出值",sheet.sample(2).values)9.獲取指定列的值
sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
print("輸出值",sheet['description'].values)得到了如下的結果：
三、將excel中的每一條數據處理成字典,然后讓如一個列表中
test_data=[] sheet = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=key) for i in sheet.index.values:#獲取行號的索引，并對其進行遍歷：#根據i來獲取每一行指定的數據 并利用to_dict轉成字典 row_data=sheet.ix[i,['id','method','description','url','param','ExpectedResult']].to_dict() test_data.append(row_data)
另外，我們可以把測試用例相關的東西寫入一個配置文件當中，讀取的時候可以根據配置文件中的內容來進行讀取：
配置文件如下：
[CASECONFIG]
sheet_list={'sendMCode':'all',
'userRegister':'all',
'verifyUserAuth':'all',
'bindBankCard':[]
} 配置文件處理.py代碼如下：
import configparser class ReadConfig: def read_config(self,file_path,section,option): cf=configparser.ConfigParser() cf.read(file_path,encoding="utf-8") value=cf.get(section,option) return value
project_path.py代碼如下：
import os Project_path=os.path.split(os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0])[0] #配置文件路徑 case_config_path=os.path.join(Project_path,'config','case.config') #測試用例的路徑 test_cases_path=os.path.join(Project_path,'test_data','webservice_testcase.xlsx')
然后我們把讀取excel中的內容封裝成一個類，代碼示例如下：
from common import project_pathfrom common.read_config import ReadConfig as RC import pandas as pd class DoExcel: def __init__(self,file_name): self.file_name=file_name self.sheet_list=eval(RC().read_config(project_path.case_config_path,'CASECONFIG','sheet_list')) def do_excel(self): test_data=[] for key in self.sheet_list: if self.sheet_list[key] == 'all': # 讀取所有的用例 sheet = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=key) for i in sheet.index.values:#獲取行號的索引，并對其進行遍歷： #根據i來獲取每一行指定的數據 并利用to_dict轉成字典 row_data=sheet.ix[i,['id','method','description','url','param','ExpectedResult']].to_dict() test_data.append(row_data) else: sheet = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=key) for i in self.sheet_list[key]:#根據list中的標號去讀取excel指定的用例 row_data=sheet.ix[i-1,['id','method','description','url','param','ExpectedResult']].to_dict() test_data.append(row_data) return test_data if __name__ == '__main__': test_data=DoExcel(project_path.test_cases_path).do_excel() print(test_data)
如果將配置改成如下內容：
[CASECONFIG]
sheet_list={'sendMCode':[1,3,5],
'userRegister':[],
'verifyUserAuth':[],
'bindBankCard':[]
} 我們將會得到如下的運行結果：
[{: 1, : , : , : , : , : },
{: 3, : , : , : , : , : },
{: 5, : , : , : , : , : }]到此，將excel中的用例數據讀取成為[{key1:value1},{key2:value2},...,{keyn:valuen}]這樣的形式已經完畢，但是還有很多東西需要完善，比如用例中完成參數的替換，測試完成后回寫測試數據到excel對應的表格中等等內容。
