自动化框架——PO设计模式自学——参数化配置——tdd数据驱动——读取excel——列表嵌套列表...

ゞ浴缸里的玫瑰 2023-10-03 17:05 47阅读 0赞

读取excel模块：

![501258482237ef054b85684b528f57f3.png][]

import xlrd
    def readxls():
        xl=xlrd.open_workbook('C:\\Users\\del\\Desktop\\book.xls')  #打开Excel表格
        sheet1 = xl.sheet_by_name('Sheet1')  #指定表1
        listdata= []     #定义空列表，用来存放读取出来的每行数据
        for i in range(1, 5):  #循环1~5(不包含5)，即循环4次
            j = sheet1.row_values(i, 0, 2)  #读取第i行的第0~2列(不含第2列)
            listdata.append(j) #读一行追加一行存入listdata中
        # print(listdata)
        return listdata  #返回列表
    
    if __name__ == "__main__":
        print(readxls())

执行结果：

![2fdd84e258677a5d3caadc73570fc789.png][]

数据驱动：

import  unittest
    from ddt import  ddt,data,unpack
    from aaa import readxls
    
    test_data = readxls()
    @ddt
    class TestMath(unittest.TestCase):
        def setUp(self):
            pass
    
        @data(*test_data)
        @unpack    #在“脱外套”之后，针对你拿到的每一条数据根据逗号进行拆分
        def test_print_data(self,a,b):  #需要按拆出来的每条数据内的个数进行传参
            print(str(a)+'       '+str(b))

![d4e7eabcd803a0cad95fd8152979027a.png][]

============================================================================

import  unittest
    from ddt import  ddt,data,unpack
    from aaa import readxls
    
    test_data = readxls()
    @ddt
    class TestMath(unittest.TestCase):
        def setUp(self):
            pass
    
        @data(*test_data)
        @unpack    #在“脱外套”之后，针对你拿到的每一条数据根据逗号进行拆分
        def test_print_data(self,*date):  #需要按拆出来的每条数据内的个数进行传参
            a,b = date
            print(str(a)+'       '+str(b))

执行结果：

![2dfd64951497377b4f2cbf43b65f4206.png][]

[501258482237ef054b85684b528f57f3.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/501258482237ef054b85684b528f57f3.png
[2fdd84e258677a5d3caadc73570fc789.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2fdd84e258677a5d3caadc73570fc789.png
[d4e7eabcd803a0cad95fd8152979027a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/d4e7eabcd803a0cad95fd8152979027a.png
[2dfd64951497377b4f2cbf43b65f4206.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2dfd64951497377b4f2cbf43b65f4206.png