python xlrd读取excel(表格)详解

安装：

pip install xlrd

官网地址:

https://xlrd.readthedocs.io/

介绍：

为开发人员提供一个库，用于从Microsoft Excel（tm）电子表格文件中提取数据。

快速使用xlrd

import xlrd

book = xlrd.open_workbook("myfile.xls")

print("当前excel文件工作表数量为 {0}".format(book.nsheets))

print("工作表名字为: {0}".format(book.sheet_names()))

# 获取第一张工作表

sh = book.sheet_by_index(0)

# 获取表的数量

print(book.nsheets)

# 当前工作表名, 总行数 总列数

print("{0} {1} {2}".format(sh.name, sh.nrows, sh.ncols))

# 单元 d30 数据为

print("Cell D30 is {0}".format(sh.cell_value(rowx=29, colx=3)))

# 获取所有行数据

for rx in range(sh.nrows):

  # rx 行

  print(sh.row(rx))

  

>>>  [text:'Camille Richardson', text:'2316 EVIAN CT', empty:'', empty:'', text:'DISTRICT HEIGHTS', text:'MD', text:'20747-1153', text:'US']  

# 获取所有行数据     

for rx in range(sh.nrows):

    print(sh.row_values(rx))

    

>>> ['Camille Richardson', '2316 EVIAN CT', '', '', 'DISTRICT HEIGHTS', 'MD', '20747-1153', 'US']

常用方法：

获取工作表名称、行数、列数

  • 工作表名字：table.name

  • 表行数：table.nrows

  • 表列数：table.ncols

获取sheet

  • 获取所有sheet名字：book.sheet_names()

  • 获取sheet数量：book.nsheets

  • 获取所有sheet对象：book.sheets()

  • 通过sheet名查找：book.sheet_by_name("demo”)

  • 通过索引查找：book.sheet_by_index(0)

获取sheet的汇总数据：

  • 获取sheet名：sheet1.name

  • 获取总行数：sheet1.nrows

  • 获取总列数：sheet1.ncols

单元格批量读取：

  1. 行操作：

    • sheet1.row_values(0)     # 获取第一行所有内容，合并单元格，首行显示值，其它为空。

    • sheet1.row(0)         　　# 获取单元格值类型和内容

    • sheet1.row_types(0)     # 获取单元格数据类型

  2. 列操作

    • sheet1.row_values(0, 6, 10)   # 取第1行，第6~10列（不含第10表）

    • sheet1.col_values(0, 0, 5)    # 取第1列，第0~5行（不含第5行）

    • sheet1.row_slice(2, 0, 2)     # 获取单元格值类型和内容

    • sheet1.row_types(1, 0, 2)   # 获取单元格数据类型

特定单元格读取：

  1. 获取单元格值：

    • sheet1.cell_value(1, 2)

    • sheet1.cell(1, 2).value

    • sheet1.row(1)[2].value

  2. 获取单元格类型：

    • sheet1.cell(1, 2).ctype

    • sheet1.cell_type(1, 2)

    • sheet1.row(1)[2].ctype

xlrd 常用函数

# 打开excel表，是否带格式

book = xlrd.open_workbook("地址信息.xlsx",formatting_info=True/False)

# 获取excel中所有的sheet

book.sheets()

# 打开具体sheet工作方法1

sheet = book.sheet_by_index(索引位置)

# 打开具体sheet工作方法2

sheet = book.sheet_by_nam(工作表名字)

# 获取单元格的值1

sheet.cell_value(rowx=行, colx=列)

# 获取单元格的值2

sheet.cell(行,列).value

# 获取单元格的值3

sheet.cell(行)[列].value

 # 获取第4行的内容，以列表形式表示

row_4 = table.row_values(3)

# 获取所有工作表的名字

book.sheet_names()

# 获取工作表的数量

book.nsheets

# 获取工作表的所有行数

sheet.nrows

# 获取工作表的所有列数

sheet.ncols

python xlwd对excel(表格)写入详解

xlwd是一个专门对excel写入的数据。是xlrd的孪生兄弟，一个负责读取excel，一个负责对excel写入数据

安装

pip install xlwd

官方网址：

https://xlwt.readthedocs.io/en/latest/

https://github.com/python-excel/xlwt

快速入门

import xlwt

from datetime import datetime

# 设置样式 字体name Times New Roman 字体颜色为红色 数字格式为：#,##0.00

style0 = xlwt.easyxf('font: name Times New Roman, color-index red, bold on',

    num_format_str='#,##0.00')

# 设置样式 日期格式为D-MMM-YY    

style1 = xlwt.easyxf(num_format_str='D-MMM-YY')

# 新建工作簿

wb = xlwt.Workbook()

# 新建工作表

ws = wb.add_sheet('A Test Sheet')

# 向某行某列写入数据

ws.write(0, 0, 1234.56, style0)

ws.write(1, 0, datetime.now(), style1)

ws.write(2, 0, 1)

ws.write(2, 1, 1)

ws.write(2, 2, xlwt.Formula("A3+B3"))

# 保存工作表

wb.save('1.xls')

python 字典列表list of dictionary保存成csv

python 字典列表list of dictionary保存成csv

csv文件使用逗号分割，是一种纯文本格式，不能指定字体颜色等样式，也不能指定单元格的宽高，不能合并单元格，没有多个工作表等功能，可以使用Excel打开。使用csv模块可以把一些数据做成表格等处理，非常方便。

csv常用方法

csv.reader(f)   读取csv文件，f为打开csv文件的文件对象，返回的本质是一个迭代器，具有__next__(),__iter__()方法

csv.writer(f)   写入csv文件

csv.DictReader(f)    类字典方式读取csv文件

csv.DictWriter(f)    类字典方式写入csv文件

导出示例

from csv import DictWriter

players = [{'dailyWinners': 3, 'dailyFreePlayed': 2, 'user': 'Player1', 'bank': 0.06},

{'dailyWinners': 3, 'dailyFreePlayed': 2, 'user': 'Player2', 'bank': 4.0},

{'dailyWinners': 1, 'dailyFree': 2, 'user': 'Player3', 'bank': 3.1},            

{'dailyWinners': 3, 'dailyFree': 2, 'user': 'Player4', 'bank': 0.32}]

fileds_names=('dailyWinners','dailyFreePlayed','dailyFree','user','bank')

with open('spreadsheet.csv','w',encoding='utf-8') as outfile:

    writer = DictWriter(outfile, fileds_names)

    writer.writeheader()

    writer.writerows(players)

python3 format小数点保持指定位数

python3 format小数点保持指定位数

示例：

:.nf  输出小数点保留n位小数 n为一个整数

:.2f  输出小数点保留2位小数

import math    

math.pi

>>>  3.141592653589793

print(f"圆周率小数点保持两位：{pi:.2f}")                                

>>> 圆周率小数点保持两位：3.14

:> 左对齐

:<  右对齐

:^  居中对齐

requests 上传文件示例

 

requests 上传文件示例

import requests

files = {'upload_file': open('file.txt','rb')}

values = {'DB': 'photcat', 'OUT': 'csv', 'SHORT': 'short'}

r = requests.post(url, files=files, data=values)

封装写法

import os

import requests

def upload_file(file_path):

	if os.path.exists(file_path):

		raise ValueError(f"file_path:{file_path} is error")

	files = {'upload_file': open(file_path,'rb')}

	values = {'DB': 'photcat', 'OUT': 'csv', 'SHORT': 'short'}  

	r = requests.post(url, files=files, data=values)

python读取xlrd

xlrd模块实现对excel文件内容读取，xlwt模块实现对excel文件的写入。

安装

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pip install xlrd
pip install xlwt

xlrd模块使用

excel文档名称为联系人.xls，内容如下：

(1) 打开excel文件并获取所有sheet

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import xlrd
 
# 打开Excel文件读取数据
data = xlrd.open_workbook('联系人.xls')
 
sheet_name = data.sheet_names()  # 获取所有sheet名称
print(sheet_name) # ['银行2', '银行3']

(2) 根据下标获取sheet名称

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# 根据下标获取sheet名称
sheet2_name = data.sheet_names()[1]
print(sheet2_name)  # '银行3'

(3) 根据sheet索引或者名称获取sheet内容，同时获取sheet名称、行数、列数

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# 根据sheet索引或者名称获取sheet内容，同时获取sheet名称、列数、行数
sheet2 = data.sheet_by_index(1)
print('sheet2名称:{}\nsheet2列数: {}\nsheet2行数: {}'.format(sheet2.name, sheet2.ncols, sheet2.nrows))
# sheet2名称:银行3
# sheet2列数: 7
# sheet2行数: 5
 
sheet1 = data.sheet_by_name('银行2')
print('sheet1名称:{}\nsheet1列数: {}\nsheet1行数: {}'.format(sheet1.name, sheet1.ncols, sheet1.nrows))
 
# sheet1名称:银行2
# sheet1列数: 8
# sheet1行数: 6

　(4) 根据sheet名称获取整行和整列的值

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#  根据sheet名称获取整行和整列的值
sheet1 = data.sheet_by_name('银行2')
print(sheet1.row_values(3))  
# ['', '张2', '开发', 'IT编码', 999.0, 133111.0, 41463.0, 'zhang2@164.com'] 日期2013/7/7，实际却显示为浮点数41463.0
print(sheet1.col_values(3)) 
# ['', '工作职责', '', 'IT编码', '网络维修', '']

　(5）获取指定单元格的内容

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# 获取指定单元格的内容
print(sheet1.cell(1,0).value)  # 第2 行1列内容：机构名称
print(sheet1.cell_value(1,0))  # 第2 行1列内容：机构名称
print(sheet1.row(1)[0].value)  # 第2 行1列内容：机构名称

(6）获取单元格内容的数据类型

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# 获取单元格内容的数据类型
print(sheet1.cell(1,0).ctype)  # 第2 行1列内容 ：机构名称为string类型
print(sheet1.cell(3,4).ctype)  # 第4行5列内容：999 为number类型
print(sheet1.cell(3,6).ctype)  # 第4 行7列内容：2013/7/8 为date类型
# 说明：ctype : 0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error

(7）获取单元内容为日期类型的方式

使用xlrd的xldate_as_tuple处理为date格式

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from datetime import datetime,date
 
if sheet1.cell(3,6).ctype == 3 :
    print(sheet1.cell(3, 6).value)  # 41463.0
    date_value = xlrd.xldate_as_tuple(sheet1.cell(3, 6).value, data.datemode)
    print(date_value)  # (2013, 7, 8, 0, 0, 0)
    print(date(*date_value[:3])) # 2013-07-08
    print(date(*date_value[:3]).strftime('%Y/%m/%d'))  # 2013/07/08

(8）获取单元内容为number的方式（转为整型）

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if sheet1.cell(3, 5).ctype == 2:
    print(sheet1.cell(3, 5).value)  # 133111.0
    num_value = int(sheet1.cell(3, 5).value)
    print(num_value)  # 133111

(9) 获取合并单元格的内容　

需要merged_cells属性
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# 这里，需要在读取文件的时候添加个参数，将formatting_info参数设置为True，默认是False，否
# 则可能调用merged_cells属性获取到的是空值。<br>
data = xlrd.open_workbook('联系人.xls',formatting_info=True)
sheet1 = data.sheet_by_name('银行2')
print(sheet1.merged_cells)  # [(0, 1, 0, 8), (2, 6, 0, 1)]<br>
# merged_cells返回的这四个参数的含义是：(row,row_range,col,col_range),其中[row,row_range)包括row,
# 不包括row_range,col也是一样，下标从0开始。
#(0, 1, 0, 8) 表示1列-8列合并 (2, 6, 0, 1)表示3行-6行合并<br>
# 分别获取合并2个单元格的内容：
print(sheet1.cell(0,0).value)  # 银行2
print(sheet1.cell_value(2, 0))  # 银行2
 
规律 ： 获取merge_cells返回的row和col低位的索引即可！

使用以下方法更加方便

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merge_value = []
for (row,row_range,col,col_range) in sheet1.merged_cells:
    merge_value.append((row,col))
 
print(merge_value)  # [(0, 0), (2, 0)]
for v in merge_value:
    print(sheet1.cell(v[0], v[1]).value)
# 银行2
# 银行2

xlwt模块

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import xlwt
from datetime import datetime,date
 
def set_style(name, height, bold=False, format_str=''):
    style = xlwt.XFStyle()  # 初始化样式
 
    font = xlwt.Font()  # 为样式创建字体
    font.name = name  # 'Times New Roman'
    font.bold = bold
    font.height = height
 
    borders= xlwt.Borders() # 为样式创建边框
    borders.left= 6
    borders.right= 6
    borders.top= 6
    borders.bottom= 6
 
    style.font = font
    style.borders = borders
    style.num_format_str= format_str
 
    return style
 
wb = xlwt.Workbook()
ws = wb.add_sheet('A Test Sheet') # 增加sheet
ws.col(0).width = 200*30 # 设置第一列列宽
 
ws.write(0, 0, 1234.56,set_style('Times New Roman',220,bold=True,format_str='#,##0.00'))
ws.write(1, 0, datetime.now(), set_style('Times New Roman',220,bold=False, format_str='DD-MM-YYYY'))
styleOK = xlwt.easyxf('pattern: fore_colour light_blue;'
 
                          'font: colour green, bold True;')
 
pattern = xlwt.Pattern()#一个实例化的样式类
 
pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN # 固定的样式
 
pattern.pattern_fore_colour = xlwt.Style.colour_map['red']#背景颜色
 
styleOK.pattern = pattern
ws.write(2, 0, 1,style=styleOK)
ws.write(2, 1, 1)
ws.write(2, 2, xlwt.Formula("A3+B3"))
 
wb.save('example.xls')   # 保存xls

　

联系人表

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import xlwt
from datetime import datetime, date
 
 
def set_style(name, height, bold=False, format_str='',align='center'):
    style = xlwt.XFStyle()  # 初始化样式
 
    font = xlwt.Font()  # 为样式创建字体
    font.name = name  # 'Times New Roman'
    font.bold = bold
    font.height = height
 
    borders = xlwt.Borders()  # 为样式创建边框
    borders.left = 2
    borders.right = 2
    borders.top = 0
    borders.bottom = 2
 
    alignment = xlwt.Alignment()  # 设置排列
    if align== 'center':
        alignment.horz = xlwt.Alignment.HORZ_CENTER
        alignment.vert = xlwt.Alignment.VERT_CENTER
    else:
        alignment.horz = xlwt.Alignment.HORZ_LEFT
        alignment.vert = xlwt.Alignment.VERT_BOTTOM
 
    style.font = font
    style.borders = borders
    style.num_format_str = format_str
    style.alignment = alignment
 
    return style
 
 
wb = xlwt.Workbook()
ws = wb.add_sheet('联系人',cell_overwrite_ok=True)  # 增加sheet
rows = ['机构名称', '姓名', '部门', '电话', '入职日期', '手机', '邮箱']
col1 = ['王1', '王2', '王3']
col2 = ['666', '777','888']
col3 = ['2014-08-09','2014-08-11','2015-08-09']
# 写第一行数据
ws.write_merge(
    0,
    0,
    0,
    6,
    '联系人表',
    set_style(
        'Times New Roman',
        320,
        bold=True,
        format_str=''))  # 合并单元格
 
styleOK = xlwt.easyxf()
 
pattern = xlwt.Pattern()  # 一个实例化的样式类
pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN  # 固定的样式
pattern.pattern_fore_colour = xlwt.Style.colour_map['yellow']  # 背景颜色
 
borders = xlwt.Borders()  # 为样式创建边框
borders.left = 2
borders.right = 2
borders.top = 6
borders.bottom = 2
 
font = xlwt.Font()  # 为样式创建字体
font.name = 'Times New Roman'
font.bold = True
font.height = 220
 
styleOK.pattern = pattern
styleOK.borders = borders
styleOK.font = font
 
# 写第二行数据
for index, val in enumerate(rows):
    ws.col(index).width = 150 * 30 # 定义列宽
    ws.write(1, index, val, style=styleOK)
 
# 写第3行-6行第一列数据
ws.write_merge(
    2,
    2 + len(col1)-1,
    0,
    0,
    'x机构',
    set_style(
        'Times New Roman',
        320,
        bold=True,
        format_str=''))  # 合并单元格
 
# 从第3行开始写1列数据
for index, val in enumerate(col1):
    ws.col(1).width = 150 * 30 # 定义列宽
    ws.write(index+2, 1, val, style=set_style('Times New Roman',
        200,
        bold=False,
        format_str='',align=''))
 
# 从第3行开始写4列数据
for index, val in enumerate(col2):
    ws.col(3).width = 150 * 30 # 定义列宽
    ws.write(index+2, 3, val, style=set_style('Times New Roman',
        200,
        bold=False,
        format_str='',align=''))
 
 
# 从第3行开始写5列数据
for index, val in enumerate(col3):
    ws.col(4).width = 150 * 30 # 定义列宽
    ws.write(index+2, 4, val, style=set_style('Times New Roman',
        200,
        bold=False,
        format_str='',align=''))
 
ws.write(4, 2,'技术部', style=styleOK)
ws.write(4, 5,'186777233', style=styleOK)
ws.write(4, 6,'wang@166.com', style=styleOK)
wb.save('test.xls')   # 保存xls

【Python】如何处理Excel中的数据

我们平时在做自动化测试的时候，可能会涉及到从表格中去读取或者存储数据，我们除了可以使用openpyxl来操作excel，当然也可以利用pandas来完成，这篇随笔只是我在学习过程中的简单记录，其他的功能还需要继续去探索。

一、pandas的安装：

　　1.安装pandas其实是非常简单的，pandas依赖处理Excel的xlrd模块，所以我们需要提前安装这个，安装命令是：pip install xlrd

　　2.开始安装pandas，安装命令是：pip install pandas

二、读取excel文件

webservice_testcase.xlsx结构如下：

1.首先我们应该先将这个模块导入

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import  pandas  as pd

2.读取表单中的数据：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单

data=sheet.head()#默认读取前5行数据

print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

　　　　

3.也可以通过指定表单名来读取数据

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name='userRegister')

data=sheet.head()#默认读取前5行数据

print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

4.通过表单索引来指定要访问的表单，0表示第一个表单,也可以采用表单名和索引的双重方式来定位表单,也可以同时定位多个表单，方式都罗列如下所示

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=['sendMCode','userRegister'])#可以通过表单名同时指定多个

# sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=0)#可以通过表单索引来指定读取的表单

# sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=['sendMCode',1])#可以混合的方式来指定

# sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx',sheet_name=[1,2])#可以通过索引 同时指定多个

data=sheet.values#获取所有的数据，注意这里不能用head()方法

print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

二、操作Excel中的行列

1.读取制定的某一行数据:

sheet=pd.read_excel('webservice_testcase.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单

data=sheet.ix[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头

print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

得到了如下结果：

2.读取指定的多行：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单

data=sheet.ix[[0,1]].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头

print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

得到了如下的结果：

3.读取指定行列的数据：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单

data=sheet.ix[0,1]#读取第一行第二列的值

print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

得到了如下结果：

4.读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#读取第二行第三行的method以及description列的值，这里需要嵌套列表

print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

得到了如下的结果：

5.读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#读取第二行第三行的method以及description列的值，这里需要嵌套列表

print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

得到了如下的结果：

6.获取行号输出：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')

print("输出行号列表",sheet.index.values)

得到了如下的结果：

7.获取列名输出：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')

print("输出列标题",sheet.columns.values)

得到了如下的结果：

8.获取指定行数的值：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')

print("输出值",sheet.sample(2).values)

9.获取指定列的值

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')

print("输出值",sheet['description'].values)

得到了如下的结果：

三、将excel中的每一条数据处理成字典,然后让如一个列表中

test_data=[]
sheet = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=key)

for i in sheet.index.values:#获取行号的索引，并对其进行遍历：#根据i来获取每一行指定的数据 并利用to_dict转成字典
　　row_data=sheet.ix[i,['id','method','description','url','param','ExpectedResult']].to_dict()
　　test_data.append(row_data)

另外，我们可以把测试用例相关的东西写入一个配置文件当中，读取的时候可以根据配置文件中的内容来进行读取：

配置文件如下：

1
2
3
4
5
6
[CASECONFIG]
sheet_list={'sendMCode':'all',
             'userRegister':'all',
             'verifyUserAuth':'all',
             'bindBankCard':[]
             }　

配置文件处理.py代码如下：

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代码如下：

import os

Project_path=os.path.split(os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0])[0]

#配置文件路径

case_config_path=os.path.join(Project_path,'config','case.config')

#测试用例的路径

test_cases_path=os.path.join(Project_path,'test_data','webservice_testcase.xlsx')

然后我们把读取excel中的内容封装成一个类，代码示例如下：

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':  # 读取所有的用例

                sheet = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=key)

                for i in sheet.index.values:#获取行号的索引，并对其进行遍历：

                    #根据i来获取每一行指定的数据 并利用to_dict转成字典

                    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]:#根据list中的标号去读取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)

如果将配置改成如下内容：

[CASECONFIG]

sheet_list={'sendMCode':[1,3,5],

             'userRegister':[],

             'verifyUserAuth':[],

             'bindBankCard':[]

             }　

我们将会得到如下的运行结果：

[{'id': 1, 'method': 'sendMCode', 'description': '正常流程', 'url': 'http://120.24.235.105:9010/sms-service-war-1.0/ws/smsFacade.ws?wsdl', 'param': '{"client_ip":"172.16.168.202","tmpl_id":1,"mobile":"${tel}"}', 'ExpectedResult': '(result){\n   retCode = "0"\n   retInfo = "ok"\n }'}, 
{'id': 3, 'method': 'sendMCode', 'description': '手机号为空', 'url': 'http://120.24.235.105:9010/sms-service-war-1.0/ws/smsFacade.ws?wsdl', 'param': '{"client_ip":"172.16.168.202","tmpl_id":1,"mobile":""}', 'ExpectedResult': "Server raised fault: '手机号码错误'"}, 
{'id': 5, 'method': 'sendMCode', 'description': 'ip地址为空', 'url': 'http://120.24.235.105:9010/sms-service-war-1.0/ws/smsFacade.ws?wsdl', 'param': '{"client_ip":"","tmpl_id":1,"mobile":"${tel}"}', 'ExpectedResult': "Server raised fault: '用户IP不能为空'"}] 

到此，将excel中的用例数据读取成为[{key1:value1},{key2:value2},...,{keyn:valuen}]这样的形式已经完毕，但是还有很多东西需要完善，比如用例中完成参数的替换，测试完成后回写测试数据到excel对应的表格中等等内容。

python 从word/docx中提取链接（hyperlink）和文本

 

python 从word/docx中提取链接（hyperlink）和文本

import zipfile

import re

import json

import base64

from docx import Document

from os.path import basename

from docx.opc.constants import RELATIONSHIP_TYPE as RT

from bs4 import BeautifulSoup

def get_linked_text(soup):

    links = []

    # This kind of link has a corresponding URL in the _rel file.

    for tag in soup.find_all("hyperlink"):

        # try/except because some hyperlinks have no id.

        try:

            links.append({"id": tag["r:id"], "text": tag.text})

        except:

            pass

    # This kind does not.

    for tag in soup.find_all("instrText"):

        # They're identified by the word HYPERLINK

        if "HYPERLINK" in tag.text:

            # Get the URL. Probably.

            url = tag.text.split('"')[1]

            # The actual linked text is stored nearby tags.

            # Loop through the siblings starting here.

            temp = tag.parent.next_sibling

            text = ""

            while temp is not None:

                # Text comes in <t> tags.

                maybe_text = temp.find("t")

                if maybe_text is not None:

                    # Ones that have text in them.

                    if maybe_text.text.strip() != "":

                        text += maybe_text.text.strip()

                # Links end with <w:fldChar w:fldCharType="end" />.

                maybe_end = temp.find("fldChar[w:fldCharType]")

                if maybe_end is not None:

                    if maybe_end["w:fldCharType"] == "end":

                        break

                temp = temp.next_sibling

            links.append({"id": None, "href": url, "text": text})

    return links

if __name__ == '__main__':

    file_name="xx.docx"

    archive = zipfile.ZipFile(file_name, "r")

    file_data = archive.read("word/document.xml")

    doc_soup = BeautifulSoup(file_data, "xml")

    linked_text = get_linked_text(doc_soup)

    print(linked_text)

word读取图片，并将图片转换成链接

word读取图片，并将图片转换成链接

from docx import Document

from os.path import basename

import re

def upload_image(image_data):

    image_url = "图片链接"

    return image_url

file_name = "/Users/在文档顶部.docx"

doc = Document(file_name)

a = list()

pattern = re.compile('rId\d+')

for graph in doc.paragraphs:

    b = list()

    for run in graph.runs:

        if run.text != '':

            b.append(run.text)

        else:

            # b.append(pattern.search(run.element.xml))

            content_id = pattern.search(run.element.xml).group(0)

            try:

                content_type = doc.part.related_parts[content_id].content_type

            except KeyError as e:

                print(e)

                continue

            if not content_type.startswith('image'):

                continue

            img_name = basename(doc.part.related_parts[content_id].partname)

            img_data = doc.part.related_parts[content_id].blob

            b.append(upload_image(img_data))

    b_str=f"{''.join(b)}"

    a.append(b_str)

print(a)

python re模块去掉括号及其里面的内容

括号为全角括号

文本：寄令狐绹（一本无绹字）相公

import re

text = "寄令狐绹（一本无绹字）相公"

text = re.sub("\\（.*?）|\\{.*?}|\\[.*?]|\\【.*?】", "",text)

print(text)

>>> 寄令狐绹相公

括号为半角括号

import re

text = "寄令狐绹(一本无绹字)相公"

text = re.sub("\\(.*?\\)|\\{.*?}|\\[.*?]", "",text)

print(text)

>>> 寄令狐绹相公

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