1 概述

测试类型	本质	数据类型
接口测试	数据流动和验证	csv yaml json
UI测试	用户操作的指令	excel数据驱动+关键字驱动

测试用例中如何驱动excel中的数据
如何把excel数据变为测试用例

Python中有很多库可以操作Excel，像xlsxwriter、openpyxl、pandas、xlwings等。
官网：http://www.python-excel.org/
在这里插入图片描述

2 xlrd

介绍
xlrd是python语言中，读取Excel的拓展工具；
支持读取.xls和.xlsx格式的Excel文件，只支持读取，不支持写入。
安装xlrd库：pip3 install xlrd==1.2.0
注意：现在直接pip install xlrd下载的是2.0.1版本的，运行会报错：xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported

读取Excel文件
1）导包：import xlrd
2）打开Excel文件：wb = xlrd.open_workbook(filename)
3）打开工作表：ws = sheet_by_name(sheet_name) ws = sheet_by_index(index_num)
4）读取工作表的属性信息（工作表名，工作表所有行数和列数）ws.name ws.nrows ws.ncols
5）读取工作表的内容：
读取一行：ws.row_values(rowx=index_num)
读取一列：ws.col_values(colx=index_num)
读取单元格：ws.cell(rowx, colx).value

import xlrd

wb = xlrd.open_workbook('../data/login.xlsx')  # 打开Excel文件
ws1 = wb.sheet_by_name('Sheet1')  # 打开工作表
rows = ws1.nrows
cols = ws1.ncols
name = ws1.name
print('总行数：{}， 总列数：{}, 工作表名：{}'.format(rows, cols, name))
# 按行读取
row1 = ws1.row_values(0)  # 行的索引值是从0开始
print('第一行内容：', row1)
# 按列读取
col1 = ws1.col_values(0)  # 列的索引值是从0开始
print('第一列内容：', col1)
# 单元格读取
cell1 = ws1.cell(1, 0).value
print('A2单元格内容：', cell1)

3 openpyxl

介绍
全称：openpythonexcel
官网：https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/
安装openpyxl库：pip install openpyxl

读取Excel文件

1）导包：import openpyxl
2）打开Excel文件：wb = openpyxl.load_workbook(filename)
3）打开工作表：ws = wb.sheet_by_name(sheet_name) ws = wb.active ws = wb[sheet_name]
4）读取工作表的属性信息（工作表所有行数和列数）ws.max_row ws.max_colomn
5）读取工作表的内容：
读取一行：ws.iter_rows(max_row=1)
读取一列：ws.iter_cols(max_col=1)
读取单元格：ws.cell(row, col).value ws[单元格].value
读取所有内容：ws.values

import openpyxl

wb = openpyxl.load_workbook('../data/login.xlsx')
ws = wb.active  # 获取当前的工作表
rows = ws.max_row
cols = ws.max_column
print('总行数：{}， 总列数：{}'.format(rows, cols))
# 按行读取
print('---------第一行内容---------')
for i in ws.iter_rows(max_row=1):
    for j in i:
        print(j.value, end='\t')
    print()
print('---------第一列内容---------')
for i in ws.iter_cols(max_col=1):
    for j in i:
        print(j.value, end='\t')
    print()
print('---------A2单元格内容---------')
cell1 = ws.cell(2, 1).value
print('通过单元格坐标：', cell1)
cell2 = ws['A2'].value
print('通过单元格名称：', cell2)
print('---------sheet所有内容---------')
print(list(ws.values))  # ws.values输出结果为generator生成器, 使用list()函数对生成器进行迭代

向Excel文件写入数据

# 向Excel文件写入数据
from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()     # 实例化：wb新的工作簿，工作簿里至少有一个工作表
ws = wb.active      # 获取当前的工作表
# new_ws = wb.create_sheet()  # 创建新的工作表

# append 数据追加
ws.append([1, 2, 3])   # 以行为单位进行数据追加
ws.append([4, 5, 6])  

#单元格追加
ws.cell(1,4).value = 'Pass'
ws.cell(2,4).value = 'Fail'

wb.save('excel.xlsx')   # 保存工作簿到指定位置，注意后缀为xlsx；没写路劲表示当前目录。

4 pandas

介绍
安装pandas库：pip install pandas

读取Excel文件
1）导包：import pandas
2）读取Excel文件：wb = pd.read_excel(filename, sheet_name='sheet_name', header=0)
3）读取工作表的属性信息（行索引和列索引）：wb.index wb.columns
4）读取工作表的内容：
根据行索引选择数据：
读取一行：wb.loc[[0]]
读取多行：wb.loc[[0, 2]]
读取连续的多行：wb.iloc[0:2] # 读取0到1行；iloc[行切边，列切片]
根据列索引选择数据：
读取一列：wb['col_name']
读取多列：wb[['col_name1', 'col_name2']]
读取连续的多列：wb.iloc[:, 1:6] # 读取所有行，列是1到5列；iloc[行切边，列切片]
读取单元格：wb.iloc[row, col]
读取所有内容：wb.values
5）按条件选取表格数据：rows = wb[wb['col_name'] == 'col_value']

import pandas as pd
file = '../data/wf_Login.xlsx'

wb = pd.read_excel(file, sheet_name='TestLogin_WF', header=0)
print(wb)
# 获取行索引
print(wb.index)
print(wb.index[0])	
# 获取列索引
print(wb.columns)		 
print(wb.columns[1])

# 根据列索引选择数据
print(wb['wfName'])		# 读取'wfName'列
# 选择多列
print(wb[['index', 'wfName']])	# 读取'index'和'wfName'列
# 选择连续的多列
print(wb.iloc[:, 1:6])  # 读取所有行，列是1到5列；iloc[行切边，列切片]

# 根据行索引选择数据
row = [1]
print(wb.loc[row])		# 读取行索引为1的一行（行索引从0开始），即读取第2行
# 选择多行
rows = [0, 2]
print(wb.loc[rows])		# 读取行索引为0和2的多行， 即读取第1行和第3行
# 选择连续的多行
print(wb.iloc[0:2])		# 读取行索引从0到1的连续行，即读取第1行到第2行

# 读取所有内容
print(wb.values)

# 读取指定单元格
print(wb.iloc[1, 2])	# 读取行索引=1，第2个列索引的单元格，即读第2行第3列的单元格

# 按条件选取表格数据
prority = wb['prority'] == 'High'	# prority列的值是否等于High
print(prority)      # 返回bool值，将bool值作为参数传入原数据
print(wb[prority])
# 合并写法
print(wb[wb['prority'] == 'High'])	# 返回prority列的值等于High的所有行

# 按条件选取表格数据并操作
rows = wb[wb['prority'] == 'High']
for row in rows.iterrows():		# 行遍历
    # do what you want with the row
    print(row[1]['wfName'])

5 如何在excel表格中描述多个用例

用Excel来表示测试用例
Excel中描述的信息不是单一的：
- 测试步骤：调用关键字，实现测试用例执行
- 测试属性：用例名称、前置条件、参数、变量、关系

框架除了要读取数据内容，还要解析数据内容。

5.1 制定解析规则

从excel加载复杂的数据结构，可以变为：dict, json, yaml
例如：
在这里插入图片描述

# -*- coding:utf-8 -*-

# 读取Excel数据
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.worksheet.worksheet import Worksheet

def read_excel(xls_path):
    wb = load_workbook(xls_path)
    ws = wb.active  # 获取当前的工作表
    return ws

re = read_excel('../data/test_excel.xlsx')

# Excel内容格式
# 第一行：表头
# 第x行：（用例ID为0）测试套件的信息
# 第x行：（步骤ID为0）测试用例的信息
# 第x行：测试执行步骤（关键字）

'''
    重构目标：
        1. 封装为函数，函数返回处理后的数据。
        2. 清理垃圾数据，移除没用的None
        3. 让数据更有可读性。
'''

def handle_excel(ws: Worksheet):
    _suite = {  # 套件，本工作表中所有的测试用例
        'info': {},  # 套件的属性信息
        'case_list': []  # 用例列表
    }
    _case_list = _suite['case_list']
    _case = {  # 用例
        'info': {},  # 用例的属性信息
        'steps': []  # 本用例的所有步骤
    }

    # top_keys = [i for i in list(re.iter_rows(max_row=1, values_only=True))[0] if i is not None]
    # print(top_keys)
    
    # 使用高阶函数filter过滤垃圾数据
    top_keys = filter(
        lambda x: x is not None,
        list(ws.iter_rows(max_row=1, values_only=True))[0])
    # print(list(top_keys))

    # 使用python解包
    for (
            用例,
            步骤,
            步骤名,
            关键字,
            参数1,
            参数2,
            执行结果,
            报告摘要
    ) in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
        if 用例 == 0:  # 用例id==0，是分组信息
            _suite['info'][步骤名] = 参数1
        elif 步骤 == 0:  # 步骤id==0，是用例信息
            _case = {
                'info': {},
                'steps': [],
            }
            _suite['case_list'].append(_case)
            _case['info'][步骤名] = 参数1
        else:
            _case['steps'].append(
                {
                    '步骤名': 步骤名,
                    '关键字': 关键字,
                    '参数1': list(
                        filter(
                            lambda x: x is not None,
                            [
                                参数1,
                                参数2
                            ]
                        )
                    )
                }
            )
    return _suite

print(handle_excel(re))

'''
data = list(re.values)
data = data[1:]     # 干掉第一行：切片

for d in data:  # 逐行打印 >> 打包数据
    if d[0] == 0:
        # 这是分组信息
        print('suite info:', d)
    elif d[1] == 0 :
        # 这是用例信息
        print('  test case info:', d)
    else:
    	# 这是用例步骤
        print('    step：', d)

new_data = {}   # 数据打包之后，传递给测试框架，创建测试用例并执行
'''