目录：
一、xlrd与xlwt读写excel文件
（一）xlrd涉及到的属性与方法
（二）xlrd使用实例
（三）xlutils模块写入excel
（四）综合实例(一）
（五）综合实例二（解决实例一的缺陷）
二、pandas读写excel
（一）pandas读取excel
（二）pandas写入excel
二、openpyxl读写excel
（一）openpyxl读取excel
1.openpyxl读取单元格内容
2.openpyxl读取整列内容
（二）openpyxl写入excel
前言：
前面分享了使用数据驱动结合CSV文件的相关文章，现在本篇分享结合excel的数据驱动。
本篇将使用两种方法来读写excel，需要安装相应的模块，其他与示例相关的模块，可以看示例导入什么模块，没有就安装。
excel读写方法一安装模块：xlrd,xlutils
excel读写方法二安装模块：pandas
excel读写方法三安装模块：openpyxl
一、xlrd与xlwt读写excel文件
说明：此方法只能读写以“.xls”结尾的excel文件，也就是相对老版本的文件，所以准备数据时需要注意文件的尾缀。
（一）xlrd涉及到的属性与方法
第一级：打开文件
- open_workbook() 打开文件，所有后续操作的前提，需要参数：文件名
第二级：打开表单的方法： - sheet_by_index() 通过索引数字打开表单，需要参数：索引号。
- sheets() 获取所有表单，返回的是一个表单列表，需要通过列表索引访问。
- sheet_by_name() 通过表单名访问表单，需要参数：表单名
第三级：读取行列的方法：
- row(行号) 读取行数据，数据类型为列表，样式为，单元格类型：值
- col_values(colx,start_rowx=0, end_rowx=None)
若读取整列，只需要行号 colx，直到读取完所有数据（模块自动识别）；
若需要从指定行开始读取，需要设置参数start_rowx=行号
若需要到指定行结束读取，需要设置参数end_rowx=行号
第三级：行列的属性
- ncols 列数
- nrows 行数
（二）xlrd使用实例
1.简单用法
image.png
image.png
import xlrd,xlwt
import pandas
#打印第一张表的第一
text1=xlrd.open_workbook('CVS数据表.xls').sheet_by_index(1).row(0)
#返回单元格类型+内容
print("序号：1")
print(text1)
#通过表名的索引，打印第一张表的第一列
text=xlrd.open_workbook('CVS数据表.xls').sheet_by_index(0).col_values(0)
print("序号：2")
print(text)
#打印第一张表的第一列，通过sheets()加索引方式，为前面一种方法的原始版，前面的相当于封装过的，推介使用前面一种
text=xlrd.open_workbook('CVS数据表.xls').sheets()[0].col_values(0)
print("序号：3")
print(text)
#通过表名访问表单
text=xlrd.open_workbook('CVS数据表.xls').sheet_by_name('Sheet1').col_values(0)
print("序号：4")
print(text)
结果：
image.png
2.xlrd实际使用中常用方法
接续前面的内容，在读取内容时，最重要的两点是跳过首行读取数据，和获取行数
import xlrd,xlwt
#读取第二张表的第一列，从第二行开始
text=xlrd.open_workbook('CVS数据表.xls').sheet_by_name('Sheet2').col_values(0,start_rowx=1)
print(text)
#一般用在循环中
#获取列数
cols_account=xlrd.open_workbook('CVS数据表.xls').sheet_by_name('Sheet2').ncols
print(cols_account)
#获取行数
rows_account=xlrd.open_workbook('CVS数据表.xls').sheet_by_name('Sheet2').nrows
print(rows_account)
3.封装xlrd读取excel
def read_excel(filename,sheet_index,col_num):
import xlrd, xlwt
#跳过首行
text=xlrd.open_workbook(filename).sheet_by_index(sheet_index).col_values(col_num,start_rowx=1)
#必须要有返回值，没有返回值，调用函数得到的是空值
return text
write_excel('CVS数据表.xls',1,0)
（三）xlutils模块写入excel
import xlrd
from xlutils.copy import copy
#xlrd模块打开表格
book=xlrd.open_workbook('CVS数据表.xls')
#xlutils的copy文件的copy方法复制一个表，用于实际操作
book_copy=copy(book)
#copy到的对象获取表单
sheet=book_copy.get_sheet(1)
#写入指定表单单元格：write(行号,列号,要写入的内容)
sheet.write(1,1,'pass')
#保存写入的内容，这不能漏掉，不然白写了
book_copy.save('CVS数据表.xls')
封装方法，方便后续调用：
def write_excel(filename,sheet_index,row_num,col_num,content):
from xlutils.copy import copy
import xlrd
book=xlrd.open_workbook(filename)
book_copy=copy(book)
sheet=book_copy.get_sheet(sheet_index)
sheet.write(row_num,col_num,content)
book_copy.save(filename)
#下面只是为了看的更直观，实际可以直接按顺序写入数据
write_excel(filename='CVS数据表.xls',sheet_index=1,row_num=2,col_num=1,content='pass')
（四）综合实例(一）
原创内容：
由于使用Unittest结合数据驱动会自动读取数据，并重复执行，所以想要得到一个和取得数据相同的索引比较困难，所以需要改进代码。
思路：由于我们读取到的数据是一个列表，那么我们可以获取列表内数据的索引，当取一个数据时得到一个索引。但我们写的读取数据去掉了首行，所以最后在使用索引时需要+1才能匹配上。
缺陷：当列表内存在重复的数据时，会返回第一个出现的索引，所以不能用于列表数据有重复值的场合，比如注册测试。改进方法可以看（五）
from selenium import webdriver
import unittest,time
from ddt import ddt,data,unpack
def write_excel(filename,sheet_index,row_num,col_num,content):
from xlutils.copy import copy
import xlrd
book=xlrd.open_workbook(filename)
book_copy=copy(book)
sheet=book_copy.get_sheet(sheet_index)
sheet.write(row_num,col_num,content)
book_copy.save(filename)
def read_excel(filename,sheet_index,col_num):
import xlrd, xlwt
#跳过首行
text=xlrd.open_workbook(filename).sheet_by_index(sheet_index).col_values(col_num,start_rowx=1)
return text
search_data=read_excel('CVS数据表.xls',1,0)
print(search_data)
#使用装饰器，表明该测试集采用ddt驱动
@ddt
#使用unittest必须先使用class定义一个类，且以Test开头，并继承unittest.TestCase
class Testbaidu_search(unittest.TestCase):
# 必须使用@classmethod装饰器，这是使用tearDownClass与setUpClass的基本要求
#setUpClass表示下面的代码Testbaidu_search测试集只会在开始时运行一次
@classmethod
def setUpClass(cls) -> None:
global driver
driver=webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.baidu.com/')
#data取数据，如果传入的是一个变量接收的数据集，那么需要在变量前面加*
@data(*search_data)
#unpack解压数据包
# @unpack
#由于只有一个变量，在测试用例用中，加入一个变量名，用于接收解压到的数据，针对多个的情况后面再详细说明
def test_search(self,value):
"""
非常重要的核心：
由于使用Unittest结合数据驱动会自动读取数据，并重复执行，所以想要得到一个和取得数据相同的索引比较困难.
由于我们读取到的数据是一个列表，那么我们可以获取列表内数据的索引，当取一个数据时得到一个索引。
但我们写的读取数据去掉了首行，所以最后在使用索引时需要+1才能匹配上
:param value:
:return:
"""
i=search_data.index(value)
print(i)
driver.find_element_by_id('kw').send_keys(value)
text=driver.find_element_by_id('kw').get_attribute('value')
driver.find_element_by_id('su').click()
time.sleep(3)
driver.find_element_by_id('kw').clear()
if text in ['孔子','孟子']:
write_excel(filename='CVS数据表.xls', sheet_index=1, row_num=i+1, col_num=1, content='pass')
else:
write_excel(filename='CVS数据表.xls',sheet_index=1,row_num=i+1,col_num=1,content='unpass')
#原创内容，转载请注明出处，有用请点赞
@classmethod
# tearDownClass表示下面的代码Testbaidu_search测试集只会在结束时运行一次
def tearDownClass(cls) -> None:
driver.quit()
if __name__ == '__main__':
unittest.main(verbosity=2)
（五）综合实例二（解决实例一的缺陷）
原创内容：
思路：
观察测试运行结果，每次运行之后，产生的用例会有一个名字，并且里面有一个不重复的序号，那么我们可以想办法获取这个数字。
查看unittest.TestCase的方法中有一个id方法，返回运行用例的名称，也就是Test Results下的全部完整路径。但是这个方法只能在用例里面调用才能得到当前运行用例的名称，结果类型为字符串。然后进行字符串提取，并进行类型转换（int型）。
图片是因为selenium访问百度太频繁了，必须要验证才能继续访问导致的。
image.png
定义成方法，只是好看一点：
def get_case_num():
import re
case_name = unittest.TestCase.id(self)
pattern = '.*_+(\d{1,3})_+'
case_num = int(re.findall(pattern, case_name)[0])
return case_num
i=get_case_num()
#后面引用i，就不用+1了，因为用例就是以1开头的。
完整代码：
from selenium import webdriver
import unittest,time
from ddt import ddt,data,unpack
def write_excel(filename,sheet_index,row_num,col_num,content):
from xlutils.copy import copy
import xlrd
book=xlrd.open_workbook(filename)
book_copy=copy(book)
sheet=book_copy.get_sheet(sheet_index)
sheet.write(row_num,col_num,content)
book_copy.save(filename)
def read_excel(filename,sheet_index,col_num):
import xlrd, xlwt
#跳过首行
text=xlrd.open_workbook(filename).sheet_by_index(sheet_index).col_values(col_num,start_rowx=1)
return text
search_data=read_excel('CVS数据表.xls',1,0)
print(search_data)
#使用装饰器，表明该测试集采用ddt驱动
@ddt
#使用unittest必须先使用class定义一个类，且以Test开头，并继承unittest.TestCase
class Testbaidu_search(unittest.TestCase):
# 必须使用@classmethod装饰器，这是使用tearDownClass与setUpClass的基本要求
#setUpClass表示下面的代码Testbaidu_search测试集只会在开始时运行一次
@classmethod
def setUpClass(cls) -> None:
global driver
driver=webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.baidu.com/')
#data取数据，如果传入的是一个变量接收的数据集，那么需要在变量前面加*
@data(*search_data)
#unpack解压数据包
# @unpack
#由于只有一个变量，在测试用例用中，加入一个变量名，用于接收解压到的数据，针对多个的情况后面再详细说明
def test_search(self,value):
print(search_data)
"""
非常重要的核心：
由于使用Unittest结合数据驱动会自动读取数据，并重复执行，所以想要得到一个和取得数据相同的索引比较困难.
由于我们读取到的数据是一个列表，那么我们可以获取列表内数据的索引，当取一个数据时得到一个索引。
但我们写的读取数据去掉了首行，所以最后在使用索引时需要+1才能匹配上
:param value:
:return:
"""
def get_case_num():
import re
case_name = unittest.TestCase.id(self)
pattern = '.*_+(\d{1,3})_+'
case_num = int(re.findall(pattern, case_name)[0])
return case_num
i=get_case_num()
driver.find_element_by_id('kw').send_keys(value)
text=driver.find_element_by_id('kw').get_attribute('value')
driver.find_element_by_id('su').click()
time.sleep(3)
driver.find_element_by_id('kw').clear()
if text in ['孔子','孟子']:
write_excel(filename='CVS数据表.xls', sheet_index=1, row_num=i, col_num=1, content='pass')
else:
write_excel(filename='CVS数据表.xls',sheet_index=1,row_num=i,col_num=1,content='unpass')
#原创内容，转载请注明出处，有用请点赞
@classmethod
# tearDownClass表示下面的代码Testbaidu_search测试集只会在结束时运行一次
def tearDownClass(cls) -> None:
driver.quit()
if __name__ == '__main__':
unittest.main(verbosity=2)
二、pandas读写excel
（一）pandas读取excel
def read_excel_pandas(filename,sheet_name,col_name):
import pandas as pd
#pandas可以直接根据读取到的列名，得到到想要列的数据，为pandas数据类型，可以通过列表索引访问列的内容
excel_data=pd.read_excel(filename,sheet_name)[col_name]
#需要转换为list，才是我们需要的可迭代对象
return list(excel_data)
（二）pandas写入excel
查看源代码，发现to_excel方法没有读写模式控制，不能像csv一样在新表中进行追加，写一次数据，就覆盖了整个表，不能达到我们的要请求
image.png
如下代码，若start_row不断进行迭代，最终文件中只有最后一行的数据，如果想要使用pandas达到想要的效果，需要结合其他openpyxl库，这方面，暂时还未进行学习总结。
def write_excel_pandas(filename,sheet_name,col_text,result,start_col,start_row):
import pandas as pd
#简单测试输入框，只有两个字段，一个是输入内容，一个接收结果
data_dic = {
'name': col_text,
'result': result
}
#index=[0]必须写，不然会报错，我目前是这样的
excel_data = pd.DataFrame(data=data_dic, index=[0])
#mode='a'为追加模式，这种不停写入旧文件一般都用追加，不会覆盖原来的内容
# header=False，不会在写入数据时添加首行标题,否则结果看起来会很乱
excel_data.to_excel(filename,sheet_name=sheet_name, startcol=start_col,startrow=start_row,index=False,header=False,encoding='utf-8')
附源码：
image.png
from selenium import webdriver
import unittest,time
from ddt import ddt,data,unpack
def read_excel_pandas(filename,sheet_name,col_name):
import pandas as pd
excel_data=pd.read_excel(filename,sheet_name)[col_name]
return list(excel_data)
def write_excel_pandas(filename,sheet_name,col_text,result,start_col,start_row):
import pandas as pd
#简单测试输入框，只有两个字段，一个是输入内容，一个接收结果
data_dic = {
'name': col_text,
'result': result
}
#index=[0]必须写，不然会报错，我目前是这样的
excel_data = pd.DataFrame(data=data_dic, index=[0])
#mode='a'为追加模式，这种不停写入旧文件一般都用追加，不会覆盖原来的内容
# header=False，不会在写入数据时添加首行标题,否则结果看起来会很乱
excel_data.to_excel(filename,sheet_name=sheet_name, startcol=start_col,startrow=start_row,index=False,header=False,encoding='utf-8')
search_data=read_excel_pandas('CVS数据表.xls','Sheet1','name')
print(search_data)
#使用装饰器，表明该测试集采用ddt驱动
@ddt
#使用unittest必须先使用class定义一个类，且以Test开头，并继承unittest.TestCase
class Testbaidu_search(unittest.TestCase):
# 必须使用@classmethod装饰器，这是使用tearDownClass与setUpClass的基本要求
#setUpClass表示下面的代码Testbaidu_search测试集只会在开始时运行一次
@classmethod
def setUpClass(cls) -> None:
global driver
driver=webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.baidu.com/')
#data取数据，如果传入的是一个变量接收的数据集，那么需要在变量前面加*
@data(*search_data)
#unpack解压数据包
# @unpack
#由于只有一个变量，在测试用例用中，加入一个变量名，用于接收解压到的数据，针对多个的情况后面再详细说明
def test_search(self,value):
print(search_data)
"""
非常重要的核心：
由于使用Unittest结合数据驱动会自动读取数据，并重复执行，所以想要得到一个和取得数据相同的索引比较困难.
由于我们读取到的数据是一个列表，那么我们可以获取列表内数据的索引，当取一个数据时得到一个索引。
但我们写的读取数据去掉了首行，所以最后在使用索引时需要+1才能匹配上
:param value:
:return:
"""
def get_case_num():
import re
case_name = unittest.TestCase.id(self)
pattern = '.*_+(\d{1,3})_+'
case_num = int(re.findall(pattern, case_name)[0])
return case_num
row_num=get_case_num()
driver.find_element_by_id('kw').send_keys(value)
text=driver.find_element_by_id('kw').get_attribute('value')
driver.find_element_by_id('su').click()
time.sleep(3)
driver.find_element_by_id('kw').clear()
if text in ['孔子','孟子']:
write_excel_pandas('CVS数据表2.xls','Sheet2',value,'pass',start_col=0,start_row=row_num)
else:
write_excel_pandas('CVS数据表2.xls','Sheet2',value,'unpass',start_col=0,start_row=row_num)
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@classmethod
# tearDownClass表示下面的代码Testbaidu_search测试集只会在结束时运行一次
def tearDownClass(cls) -> None:
driver.quit()
if __name__ == '__main__':
unittest.main(verbosity=2)
三、openpyxl读写excel
注意：
openpyxl只能读写“.xlsx”尾缀的excel文件，不能读写“.xls”
（一）openpyxl读取excel数据
1.读取指定单元格
def read_excel_openpyxl(filename,sheet_name,row_num,col_num):
from openpyxl import load_workbook
"""
注意，必须是.xlsx结尾的文件才能被操作，而且不能是被重命名未知的文件
:param filename:
:param sheet_name:
:return:
"""
book=load_workbook(filename)
#由于默认激活的是第一张sheet，因此需要book.active=book[sheet_name]定义需要激活名称的sheet
ws=book.active=book[sheet_name]
data=ws.cell(row_num,col_num)
book.save(filename)
return data.value
2.读取整列
def read_excel_openpyxl_col(filename,sheet_name,col_name):
"""
去除首行读取列，需要读取首行，就将row+1改为row
:param filename:
:param sheet_name: 如Sheet1
:param col_name: 如A,B列
:return:
"""
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook(filename = filename)
sheet_ranges = wb[sheet_name]
col_content=sheet_ranges[col_name]
content=[]
for row in range(len(col_content)-1):
content.append(col_content[row+1].value)
return content
（二）openpyxl写入excel
def write_excel_openpyxl(filename,sheet_name,row_num,col_num,value):
from openpyxl import load_workbook
"""
注意，必须是.xlsx结尾的文件才能被操作，而且不能是被重命名未知的文件
:param filename:
:param sheet_name:
:return:
"""
book=load_workbook(filename)
#由于默认激活的是第一张sheet，因此需要book.active=book[sheet_name]定义需要激活名称的sheet
ws=book.active=book[sheet_name]
data=ws.cell(row_num,col_num,value)
book.save(filename)
print(data.value)
（三）实例
实例就不写了，和前面一样，只是将读写的函数修改以下就行
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