Python自动化必会技能-Excel文件读取

2024-09-03 00:04

本文主要是介绍Python自动化必会技能-Excel文件读取,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

01 重点

在自动化测试过程中,经常需要使用excel文件来存储测试用例,那么在表格内设计好了测试用例数据后,如何通过自动化读取呢?此时就需要测试小姐姐动手写“代码”了~

本文主要介绍通过python来读取表格数据。Python读取表格的方式大概有三种(如下图介绍),本文侧重点使用xlrd模块来读取excel数据。

图片

读取excel文件,主要掌握以下几个结果内容:

  • 打开文件
  • 读取工作表
  • 遍历每个单元格,组成字典(for循环语句)
  • 字典组成列表(for循环语句)

读取表格的相关方法介绍如下:

图片

02 抓包获取接口数据

进行接口自动化时,一般公司内部开发都会维护一份接口文档,测试人员可从该文档获取接口的相关信息,也可使用抓包工具获取接口信息。

本文案例较为简单,就从抓包来获取数据,当然如果是真的进行接口自动化测试时,就需要开发提供详细的接口数据,不仅包括请求地址、入参,还需要提供各个入参对应的值,以及接口成功的状态标识。

1、获取接口请求基础数据

利用抓包工具charles获取需要进行自动化测试的接口

图片

得到信息有两个,一个是请求地址url,一个是请求头header

  • url:http:/**********(域名) /wapi/sso/login?t=1592880704818
  • header:Content-Type=application/json;charset=UTF-8

(请求头的含义大家可以自行百度,这里不做过多的说明)

  • 请求方式

接口请求的常见方式有post和get,本文案例的请求使用的是post方式

2、获取接口请求的入参数据

在抓包工具上,切换到Request页面,可以看到入参的数据,如下图:

图片

得到信息:

{
"loginId": "***",
"password": "***"
}
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4

从以上数据可以看出,接口入参是以字典的形式传递的,key=loginId,对用的value=”” (此处的表示用户的用户名~由于涉及到个人隐私问题,故使用号代替)

03 设计测试用例

以excel表格来存储用例,第一行为参数,第二行开始为入参的值,第一列为用例标题,具体如下:

图片

得到信息:

  • Excel文件路径地址
  • 工作表名称
  • 用例入参、入参对应的值、用例标题

(本文的测试用例只是范例,实际测试过程中,肯定不止这两条用例)

04 Python脚本

从抓包工具charles抓取到的数据看,我们需要获取到两种数据:

  • 13位时间戳
  • 接口的入参

时间戳脚本

Python实现获取13位的时间戳脚本如下:
图片

读取测试用例脚本

通过抓包数据可以看到入参的数据是字典的形式,一个key对应一个value。

所以接口的测试用例的脚本设计分为三个部分:

  • 读取对应的excel文件和用例所在的工作表
  • 将接口的入参和值组成字典
  • 将组合好的入参字典,封装成列表形式
  • 根据用例标题,读取对应的入参数据

1、将请求的入参与测试数据,组成字典形式

如下图:一个组合的入参+测试数据,相当于一条用例

图片

2、将每条用例再跟用例标题,组成字典形式

如下图:后续可以根据用例标题,获取用例内容(入参+测试数据)

图片

3、将通过用例标题,读取测试用例

图片

(高温提醒:最后的最后实在不会把代码敲呀敲一遍把表格用例更新直接运行脚本就成)

 最后: 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成,需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

这篇关于Python自动化必会技能-Excel文件读取的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1131447

相关文章

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

Python pandas库自学超详细教程

《Pythonpandas库自学超详细教程》文章介绍了Pandas库的基本功能、安装方法及核心操作,涵盖数据导入(CSV/Excel等)、数据结构(Series、DataFrame)、数据清洗、转换... 目录一、什么是Pandas库(1)、Pandas 应用(2)、Pandas 功能(3)、数据结构二、安

Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解

《Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解》tenacity是一个专为Python设计的通用重试库,它的核心理念就是用简单、清晰的方式,为任何可能失败的操作添加重试能力,下面我们就来看... 目录一切始于一个简单的 API 调用Tenacity 入门:一行代码实现优雅重试精细控制:让重试按我

Python安装Pandas库的两种方法

《Python安装Pandas库的两种方法》本文介绍了三种安装PythonPandas库的方法,通过cmd命令行安装并解决版本冲突,手动下载whl文件安装,更换国内镜像源加速下载,最后建议用pipli... 目录方法一:cmd命令行执行pip install pandas方法二:找到pandas下载库,然后

SpringBoot多环境配置数据读取方式

《SpringBoot多环境配置数据读取方式》SpringBoot通过环境隔离机制,支持properties/yaml/yml多格式配置,结合@Value、Environment和@Configura... 目录一、多环境配置的核心思路二、3种配置文件格式详解2.1 properties格式(传统格式)1.

Python实现网格交易策略的过程

《Python实现网格交易策略的过程》本文讲解Python网格交易策略,利用ccxt获取加密货币数据及backtrader回测,通过设定网格节点,低买高卖获利,适合震荡行情,下面跟我一起看看我们的第一... 网格交易是一种经典的量化交易策略,其核心思想是在价格上下预设多个“网格”,当价格触发特定网格时执行买

Python标准库之数据压缩和存档的应用详解

《Python标准库之数据压缩和存档的应用详解》在数据处理与存储领域,压缩和存档是提升效率的关键技术,Python标准库提供了一套完整的工具链,下面小编就来和大家简单介绍一下吧... 目录一、核心模块架构与设计哲学二、关键模块深度解析1.tarfile:专业级归档工具2.zipfile:跨平台归档首选3.

使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案

《使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用wxPython构建一个智能的BAT文件生成器,它不仅能够为Python脚本生成启动脚本,还提供了完整的文... 目录引言运行效果图项目背景与需求分析核心需求技术选型核心功能实现1. 数据库设计2. 界面布局设计3

解决pandas无法读取csv文件数据的问题

《解决pandas无法读取csv文件数据的问题》本文讲述作者用Pandas读取CSV文件时因参数设置不当导致数据错位,通过调整delimiter和on_bad_lines参数最终解决问题,并强调正确参... 目录一、前言二、问题复现1. 问题2. 通过 on_bad_lines=‘warn’ 跳过异常数据3

Python进行JSON和Excel文件转换处理指南

《Python进行JSON和Excel文件转换处理指南》在数据交换与系统集成中,JSON与Excel是两种极为常见的数据格式,本文将介绍如何使用Python实现将JSON转换为格式化的Excel文件,... 目录将 jsON 导入为格式化 Excel将 Excel 导出为结构化 JSON处理嵌套 JSON: