Python(八)校验两个excell表格值是否一致

前言

本章主要记录下脚本，里面踩的坑也有一些
很多地方都可以优化一下
比如数据可以 直接写入excel即可，不用进行转换
我这里的话就直接复用以前的代码就先转txt再转excel了，懒得搞了

---

---

一、层级架构

二、代码

1、format_conversion

# 该类为相关文件转换类

import xlwt


class FormatConversion:
    # 1、 将list对象写入到txt文件中
    def list_to_txt(a):
        # a = [
        #     {"Jodie1": "123"},
        #     {"Jodie2": "456"},
        #     {"Jodie3": "789"},
        # ]

        with open('1.txt', 'w') as f:
            for i in range(len(a)):
                for key, values in a[i].items():
                    print(key + "," + values + "\r")
                    f.write(key + "," + values + "\r")

    # 2、 txt文件转excell
    def txt_xls(filename, xlsname):
        try:
            f = open(filename, encoding='utf-8')
            xls = xlwt.Workbook()
            # 生成excel的方法，声明excel
            sheet = xls.add_sheet('sheet', cell_overwrite_ok=True)
            x = 0  # 在excel开始写的位置（y）

            while True:  # 循环读取文本里面的内容
                line = f.readline()  # 一行一行的读
                if not line:  # 如果没有内容，则退出循环
                    break
                for i in range(len(line.split(','))):
                    item = line.split(',')[i]
                    # print("输出item的值", item)
                    sheet.write(x, i, item)  # x单元格经度，i单元格纬度
                x += 1  # 另起一行
            f.close()
            xls.save(xlsname)  # 保存为xls文件
        except:
            raise


if __name__ == '__main__':
    filename = 'export_data.txt'
    xlsname = 'exp_export_data.xls'
    fm = FormatConversion
    fm.txt_xls(filename, xlsname)

---

2、check_recommend_export

校验导出数据与列表数据是否一致

import os
import time
from os import listdir
from os.path import isfile, join
from selenium import webdriver
import pandas as pd
import requests
import json
from test.format_conversion import *

headers_admin = {'content-type': 'application/json; charset=UTF-8', "zone": "1052650-recommend"}
host = "https://xxx.xxx.xxx"  # 请求环境
sid = "2951D93BC7AECFB5594BAD209EA8D16B1C19CB519F91CAAA5AFAA211F823E48EFDDE250C290D3794"


#  url拼接
def get_total_url(url, sid):
    global host
    print("url:" + host + url + "?sid=" + sid)
    return (host + url + "?sid=" + sid)


# 1、导出推荐数据 -->加载到下载中心
def export_recommend_data(scene, memberId):
    print("========================================================\n第一步：点击导出，加载到下载中心")
    url = "/api/matchmaker/matchmaking-manage/exportRecommendLikeRecord.do"
    payload_data = {"scene": scene, "matchStatus": -1, "memberId": memberId, "objectId": "", "recommendStartTime": "",
                    "recommendEndTime": "", "likeStatus": -1, "selectStatus": -1, "selectStartTime": "",
                    "selectEndTime": "", "isRead": -1, "pageIndex": 1, "pageSize": 100}
    response = requests.post(get_total_url(url, sid), data=json.dumps(payload_data), headers=headers_admin)

    print("导出结果:", response.json())


# 2、查询下载中心列表，获取导出文件url
def query_download_list():
    print("========================================================\n第二步：查询下载中心列表，获取到返回的文件路径")
    url = "/api/common/export/query-export-file.do"
    payload_data = {"status": -1, "pageIndex": 1, "pageSize": 10}
    response = requests.post(get_total_url(url, sid), data=json.dumps(payload_data), headers=headers_admin)
    res_data = response.json()["data"]["list"]
    # print("请求结果下载中心:", response.json()["data"]["list"])
    latest_file_url = res_data[0]['fileUrl']
    # print("类型",type(latest_file_url))
    # 当查询最新的路径不为空时，才把路径打印出来;否则一直等到查询到数据
    if latest_file_url != "":
        print("打印第一条数据的fileUrl:", latest_file_url)
    else:
        print("没查询到数据，再次查询:", latest_file_url)
        time.sleep(8)  # 查询太频繁了，这里等待一下
        query_download_list()
    return latest_file_url


# 3、将下载完的文件保存到当前文件下
def download_export_data():
    if query_download_list() == "":
        print("文件数据为空，直接返回了")
        return
    export_file_url = query_download_list()
    print("接收到的文件路径", export_file_url)
    aim_dir = os.getcwd() + '\check_file'
    print("存放excell文件目录", aim_dir)
    # urllib.request.urlretrieve(export_file_url,dir) 总是Permission denied: 'D:\\ZA_autoTest\\test'
    # 配置你自己的驱动位置
    global driver  # 不配置全局变量Chrome会闪退
    driver_path = (r'C:\Users\Administrator\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe')  # 配你本地路径
    prefs = {'profile.default_content_settings.popups': 0,
             'download.default_directory': aim_dir}  # 设置下载文件存放路径，这里要写绝对路径
    options = webdriver.ChromeOptions()
    options.add_experimental_option('prefs', prefs)
    driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path, options=options)
    driver.get(export_file_url)
    time.sleep(1)  # 因为有可能出现文件还没下载完就去读取文件名称的情况，所以这里等待2s
    print("========================================================\n第三步：把下载完的文件保存在当前路径下")
    # 拿到导出文件的名称
    filenames = [f for f in listdir(aim_dir) if isfile(join(aim_dir, f))]  # 遍历查询目标文件下所有的文件名称
    export_data = filenames[0]  # 这里我就默认只取一个文件了，如果生成多个的话你就删除掉其他的
    print("导出文件名称", export_data)
    export_dir = aim_dir + "\\" + export_data  # excell文件路径
    return export_dir


# 4、获取推荐列表数据
def get_recommend_record(scene, memberId):
    print("========================================================\n第四步：获取推荐列表数据")
    url = "/api/matchmaker/matchmaking-manage/queryRecommendLikeRecord.do"
    payload_data = {"scene": scene, "matchStatus": -1, "memberId": memberId, "objectId": "", "recommendStartTime": "",
                    "recommendEndTime": "", "likeStatus": -1, "selectStatus": -1, "selectStartTime": "",
                    "selectEndTime": "", "isRead": -1, "pageIndex": 1, "pageSize": 100}
    response = requests.post(get_total_url(url, sid), data=json.dumps(payload_data), headers=headers_admin)
    # print(get_total_url(url,sid))
    res_data = response.json()["data"]["list"]
    return res_data


# 5、将推荐列表数据写入到txt
def deal_data_to_txt():
    # 1、获取推荐的数据，然后封装到txt文件里
    res_data = get_recommend_record(1, 1216709222)
    # print(type(res_data))  # list
    # print("调用结果:", res_data)
    # 2、获取到所有值，组成一个list
    exp_lists = []
    for i in range(len(res_data)):
        exp_list = []
        for key, values in res_data[i].items():
            # print("单个遍历对象：",res_data[0].items())
            # print("判断值是不是str：", type(values) == type('a'))
            if type(values) != type('a'):
                values = str(values)
            if key == 'memberId':
                exp_list.append(values)
            elif key == "objectId":
                exp_list.append(values)
            elif key == "objectName":
                exp_list.append(values)
            elif key == "objectMarriageDesc":
                exp_list.append(values)
            elif key == "objectAge":
                exp_list.append(values)
            elif key == "objectEducationDesc":
                exp_list.append(values)
            elif key == "objectHeight":
                exp_list.append(values)
            elif key == "recommendTime":
                # if values == "None":
                #     values = ''
                #     values += str(pd.np.nan)
                exp_list.append(values)
            elif key == "likeStatus":
                if values == "0":
                    values = "未表态"
                elif values == "1":
                    values = "想认识"
                elif values == "2":
                    values = "没感觉"
                exp_list.append(values)
            elif key == "likeTime":
                # if values == "None":
                #     values = ''
                #     values += str(pd.np.nan)
                exp_list.append(values)
            elif key == "selectStatus":
                if values == "0":
                    values = "否"
                elif values == "1":
                    values = "是"
                exp_list.append(values)
            elif key == "selectTime":
                #  None判断要为空  注意：None为空对象和字符串空不一样，且
                #  excell里面存的是nan（坑），不自己写个方法去读取出来压根不知道存的是nan
                # if values == "None":
                #     values = ''
                #     values += str(pd.np.nan)
                exp_list.append(values)
            elif key == "matchStatus":
                if values == "0":
                    values = "未处理"
                elif values == "1":
                    values = "牵线成功"
                elif values == "2":
                    values = "牵线失败"
                elif values == "3":
                    values = "无需处理"
                exp_list.append(values)
        # print("单个list集合::", exp_list)
        exp_lists.append(exp_list)
    # print("整个lists集合:", exp_lists)

    with open("export_data.txt", "w", errors="ignore",
              encoding="utf-8") as output:
        output.write(
            "表态状态,表态时间,红娘处理状态,会员ID,对方年龄,对方学历,对方身高,对方ID,对方婚况,对方姓名,推荐/曝光时间,是否互选,互选时间,\n")
        for row in exp_lists:
            rowtxt = "{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},".format(
                row[0], row[1], row[2], row[3], row[4], row[5], row[6], row[7], row[8], row[9], row[10], row[11],
                row[12],)
            output.write(rowtxt)
            output.write("\n")
        output.close()
        print("========================================================\n第五步：推荐数据写入txt文件成功")


# 6、将txt转为excell
def deal_txt_to_excell():
    filename = 'export_data.txt'
    xlsname = 'exp_export_data.xls'
    FormatConversion.txt_xls(filename, xlsname)
    print("========================================================\n第六步：txt转换成excell成功")


# 8、要将导出来的excell里面的nan替换成空字符串或者None
def change_export_data():
    export_data = download_export_data()
    time.sleep(2)  # 注意：读取文件前记得等待几s，如果立马就读，这文件还没下载成功，就会报错
    print("导出数据的路径:", export_data)
    excell_data = pd.read_excel(export_data)
    print("替换前：", excell_data)
    # 将NaN替换为None
    # exp_excell = excell_data.where(excell_data.notnull(), None)
    # print("替换后:", exp_excell)
    df = pd.DataFrame(excell_data)
    last_dir = os.getcwd() + "\\check_file" + "\\a.xls"
    print("最后的目标文件路径", last_dir)
    df.to_excel(last_dir, sheet_name="sheet1", na_rep="None")
    print("存放转换后的excell文件目录", last_dir)
    return last_dir


# 7、比较两个excell表格的值是否一致
def check_excell_data():
    #  转化后的excell
    export_data = change_export_data()
    df1 = pd.read_excel(export_data)
    #  校验的excell
    df2 = pd.read_excel("exp_export_data.xls")
    flag = df1[
               ['会员ID', '对方ID', '对方姓名', '对方婚况', '对方年龄', '对方学历', '对方身高', '推荐/曝光时间', '表态状态', '表态时间', '是否互选', '互选时间',
                '红娘处理状态']].values \
           == df2[['会员ID', '对方ID', '对方姓名', '对方婚况', '对方年龄', '对方学历', '对方身高', '推荐/曝光时间', '表态状态', '表态时间', '是否互选', '互选时间',
                   '红娘处理状态']
           ].values
    print("========================================================\n第七步：请检验数据校验结果")
    print("对比结果：", flag)


if __name__ == '__main__':
    # 1、导出推荐数据
    export_recommend_data(1, 1216709222)
    # 2、查询下载列表，获取到导出文件路径
    download_export_data
    # 3、将接口返回的推荐数据封装一下，写入txt文件中
    deal_data_to_txt()
    # 4、txt转excell文档
    deal_txt_to_excell()
    # 5、将下载的excell空值进行转换为None
    # 6、校验两个excell数据是否一致
    check_excell_data()