Python-接口自动化(九)
python操作Excel处理测试数据(九)
(十)python操作Excel读/写测试数据
1、夹心饼干
setUp:在每一条测试用例执行之前执行
tearDown:在每一条测试用例执行之后执行
上面的这两个东东就叫做夹心饼干,在必要的时候写, 比如说在执行测试用例之前你有数据需要提前准备好,在测试用例执行结束之后有东西需要清除掉,就可以用夹心饼干。在之后的代码中可以看到这个夹心饼干的作用和用法。
2、解决用例相互关联性或依赖性太强
方法1:写到setUp里面,每次都重新对第一条用例进行请求;
方法2:全局变量
方法3:反射
3、Excel处理测试数据
在这一部分会用到两个东西:pip install openpyxl,pip install ddt (需要安装好)
注意:openpyxl只支持后缀为.xlsx的格式,其余的均不支持;新建Excel的方式一:可以在桌面先创建一个后缀为.xlsx格式的Excel,再复制到写代码所在的文件夹中即可;方法二:找到写代码的当前目录路径,在目录路径下创建一个后缀为.xlsx的Excel即可。
(1)新建Excel并读取Excel单元格中的数据
首先我在桌面创建了一个名为xz.xlsx的Excel,在Excel中第一行第一列写了一个小猪,表单名是python
from openpyxl import load_workbook # 打开Excel
wb=load_workbook("xz.xlsx") # 返回打开的工作薄 # 定位表单
sheet=wb["python"] # 传表单名 # 定位单元格:根据行列值去定位
res=sheet.cell(1,1).value
print(res)
打印出来的结果是:小猪
(2)打印行和列的最大值(我举的例子是存放了5行6列的数据)
from openpyxl import load_workbook # 打开Excel
wb=load_workbook("xz.xlsx") # 返回打开的工作薄 # 定位表单
sheet=wb["python"] # 传表单名 返回一个表单对象 # 定位单元格:根据行列值去定位
res=sheet.cell(1,1).value # 表单的最大行
print(sheet.max_row) # 表单的最大列
print(sheet.max_column)
打印出来的结果是:
5
6
(3)数据从Excel中读取出来之后的类型:数字还是数字,其余都是字符串
例如:(我举的例子是在Excel第一行中写入了4个数据)
from openpyxl import load_workbook # 打开Excel
wb=load_workbook("xz.xlsx") # 返回打开的工作薄 # 定位表单
sheet=wb["python"] # 传表单名 返回一个表单对象 # 定位单元格:根据行列值去定位
# res=sheet.cell(1,1).value # 表单的最大行
print(sheet.max_row) # 表单的最大列
print(sheet.max_column) # print(res) # 从Excel中读取数据
print("url:{0}".format(sheet.cell(1,1).value))
print("data:{0}".format(sheet.cell(1,2).value))
print("code:{0}".format(sheet.cell(1,3).value))
print("method:{0}".format(sheet.cell(1,4).value))
打印出来的结果是:
url:case_id
data:module
code:title
method:http_method
这里可以用type()函数打印出这些数据的类型
(4)eval():把数据类型转换成原本的数据类型
例如:
s='{"age":18}'
print(eval(s),type(eval(s)))
打印出来的结果是:{'age':18} <class 'dict'>
(5)读取数据的三种方式
方式一:一次性读取所有的数据,对内存的要求要高一些(推荐使用)
from openpyxl import load_workbook class DoExcel:
def __init__(self, file_name, sheet_name):
self.file_name = file_name
self.sheet_name = sheet_name def get_data(self):
wb = load_workbook (self.file_name) sheet = wb[self.sheet_name]
#
# res = sheet.cell (1, 1).value # 取到第一行的所有数据
test_data = []
for i in range (1, sheet.max_row + 1):
sub_data = {} sub_data['method'] = sheet.cell (i, 1).value sub_data['url'] = sheet.cell (i, 2).value sub_data['data'] = sheet.cell (i, 3).value sub_data['expected'] = sheet.cell (i, 4).value test_data.append (sub_data) return test_data if __name__ == '__main__':
print (DoExcel ("xz.xlsx", 'python').get_data ())
打印出来的结果是:
[{'method': 'case_id', 'url': 'module', 'data': 'title', 'expected': 'http_method'}, {'method': 1, 'url': 'login', 'data': '正常登录', 'expected': 'post'}, {'method': 2, 'url': 'login', 'data': '输入错误密码', 'expected': 'get'}, {'method': 3, 'url': 'recharge', 'data': '正常充值', 'expected': 'post'}, {'method': 4, 'url': 'recharge', 'data': '充值输入负数', 'expected': 'get'}]
方式二:在需要用的时候读取所有的数据(会对磁盘的读写要求高一些)
from openpyxl import load_workbook class DoExcel:
def __init__(self, file_name, sheet_name):
self.file_name = file_name
self.sheet_name = sheet_name
# 获取一个表单对象
self.sheet_obj=load_workbook(self.file_name)[self.sheet_name]
self.max_row=self.sheet_obj.max_row def get_data(self,i,j):
'''根据传入的坐标来获取值'''
return self.sheet_obj.cell(i,j).value if __name__ == '__main__':
res=DoExcel ("xz.xlsx", 'python').get_data (1,1)
print(res)
打印出来的结果是:case_id
方式三:利用嵌套循环读取数据(以我自己创建的Excel为例,仅供参考)
from openpyxl import load_workbook class DoExcel:
def __init__(self, file_name, sheet_name):
self.file_name = file_name
self.sheet_name = sheet_name def get_header(self):
'''获取第一行的标题'''
wb=load_workbook(self.file_name)
sheet=wb[self.sheet_name]
# 存储标题行
header=[]
for j in range(1,sheet.max_column+1):
header.append(sheet.cell(1,j).value)
return header def get_data(self):
'''根据嵌套循环读取数据''' wb = load_workbook (self.file_name) sheet = wb[self.sheet_name] header=self.get_header()# 拿到header
test_data = [] for i in range (2, sheet.max_row + 1):
sub_data = {}
for j in range(1,sheet.max_column+1):
sub_data[header[j-1]]=sheet.cell(i,j).value
test_data.append (sub_data) return test_data # 返回获取到的数据 if __name__ == '__main__':
print (DoExcel ("xz.xlsx", 'python').get_data ())
打印出来的结果是:
[{'case_id': 'case_id', 'module': 'module', 'title': 'title', 'http_method': 'http_method', 'url': 'url', 'data': 'data', 'expected': 'expected', None: None}, {'case_id': 1, 'module': 'login', 'title': '正常登录', 'http_method': 'post', 'url': 'http://test.xxx.com/xxx/mvc/api/member/login', 'data': '{"mobilephone": "test", "pwd": "test"}', 'expected': 10001, None: None}, {'case_id': 2, 'module': 'login', 'title': '输入错误密码', 'http_method': 'get', 'url': 'http://test.xxx.com/xxx/mvc/api/member/login', 'data': '{"mobilephone": "test", "pwd": "test111"}', 'expected': 20111, None: None}, {'case_id': 3, 'module': 'recharge', 'title': '正常充值', 'http_method': 'post', 'url': 'http://test.xxx.com/xxx/mvc/api/member/recharge', 'data': '{"mobilephone": "test", "amount": "100"}', 'expected': 10001, None: None}, {'case_id': 4, 'module': 'recharge', 'title': '充值输入负数', 'http_method': 'get', 'url': 'http://test.xxx.com/xxx/mvc/api/member/recharge', 'data': '{"mobilephone": "test", "amount": "-100"}', 'expected': 20117, None: None}]
以上,第九部分到此结束~
Python-接口自动化(九)的更多相关文章
- Python接口自动化——soap协议传参的类型是ns0类型的要创建工厂方法纪要
1:在Python接口自动化中,对于soap协议的xml的请求我们可以使用Suds Client来实现,其soap协议传参的类型基本上是有2种: 第一种是传参,不需要再创建啥, 第二种就是ns0类型的 ...
- python接口自动化(十)--post请求四种传送正文方式(详解)
简介 post请求我在python接口自动化(八)--发送post请求的接口(详解)已经讲过一部分了,主要是发送一些较长的数据,还有就是数据比较安全等.我们要知道post请求四种传送正文方式首先需要先 ...
- python接口自动化-Cookie_绕过验证码登录
前言 有些登录的接口会有验证码,例如:短信验证码,图形验证码等,这种登录的验证码参数可以从后台获取(或者最直接的可查数据库) 获取不到也没关系,可以通过添加Cookie的方式绕过验证码 前面在“pyt ...
- python接口自动化28-requests-html爬虫框架
前言 requests库的好,只有用过的人才知道,最近这个库的作者又出了一个好用的爬虫框架requests-html.之前解析html页面用过了lxml和bs4, requests-html集成了一些 ...
- python接口自动化-参数化
原文地址https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/6891710.html python接口自动化 -参数关联(一)https://www.cnblogs.com/11 ...
- python接口自动化 -参数关联(一)
原文地址https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/6886610.html 原文地址https://www.cnblogs.com/yoyoketang/ 原文地址ht ...
- python接口自动化20-requests获取响应时间(elapsed)与超时(timeout)
前言 requests发请求时,接口的响应时间,也是我们需要关注的一个点,如果响应时间太长,也是不合理的. 如果服务端没及时响应,也不能一直等着,可以设置一个timeout超时的时间 关于reques ...
- python接口自动化24-有token的接口项目使用unittest框架设计
获取token 在做接口自动化的时候,经常会遇到多个用例需要用同一个参数token,并且这些测试用例跨.py脚本了. 一般token只需要获取一次就行了,然后其它使用unittest框架的测试用例全部 ...
- python接口自动化6-重定向(Location)
前言 某屌丝男A鼓起勇气向女神B打电话表白,女神B是个心机婊觉得屌丝男A是好人,不想直接拒绝于是设置呼叫转移给闺蜜C了,最终屌丝男A和女神闺蜜C表白成功了,这种场景其实就是重定向了. 一.重定向 1. ...
- python接口自动化5-Json数据处理
前言 有些post的请求参数是json格式的,这个前面第二篇post请求里面提到过,需要导入json模块处理. 一般常见的接口返回数据也是json格式的,我们在做判断时候,往往只需要提取其中几个关键的 ...
随机推荐
- ORA-28002密码失效问题解决
问题:提示ORA-28002解决: 第1种方法:数据库级别,需要重启查看过期时间: sql>SELECT * FROM dba_profiles WHERE profile='DEFAULT' ...
- Raphael.js--基础1
Raphael.js 特点: 1.兼容VML和SVG 2.扩展功能——动画 用法: //1.创建画布 let paper=Raphael(x,y,width,height); //2.创建形状 let ...
- Bugku-CTF之cookies欺骗
Day22 cookies欺骗 http://123.206.87.240:8002/web11/ 答案格式:KEY{xxxxxxxx} 本题要点:cookie欺骗.base64编码传参
- MSSQL 漏洞利用与提权
1.SA口令的获取 webshell或源代码的获取 源代码泄露 嗅探(用CAIN等工具嗅探1433数据库端口) 口令暴力破解 2.常见SQL server 提权命令 查看数据库的版本(select @ ...
- kNN算法基本原理与Python代码实践
kNN是一种常见的监督学习方法.工作机制简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k各训练样本,然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测,通常,在分类任务中可使用“投票法”,即选择这k ...
- tree与GridView交互
<%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeBehind="OgGridView.asp ...
- shell编程(五)之函数
function:函数 函数只有被调用才会执行如何调用:给定函数名 函数名出现的地方,会被自动替换为函数代码 函数的生命周期:被调用时创建,返回时终止return命令返回自定义状态结果 0:成功 1- ...
- 《 动态规划_ 入门_最大连续子序列_HDU_1003 》
题目描述: Max Sum Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Tot ...
- gRPC Client Middleware.
中间件想必大家不陌生,今天给大家介绍如何实现中间件以及实现gRPC的客户端中间件. 什么是中间件? https://docs.microsoft.com/zh-cn/aspnet/core/funda ...
- 类中为什么要定义__init__()方法
总结一下, 加上__init__()方法后,类才可以实例化,不加类就是个空壳,相当于一个方法集合 学习Python的类,一直不太理解为什么一定要定义init()方法,现在简要谈一下自己的理解吧. 1. ...