生成一个自动化处理excel的python代码

当然可以，以下是一个简单的Python代码实现：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 处理数据
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']

# 保存到新文件
df.to_excel('new_filename.xlsx', index=False)

这是一个比较简单的例子，具体的处理方式可以根据需求自行改变。

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python 根据Swagger文档生成自动化测试用例写入excel

可以使用Python中的requests和openpyxl库来实现根据Swagger文档生成自动化测试用例并写入Excel的功能。具体步骤如下：

1. 使用requests库发送GET请求，获取Swagger文档的JSON数据。

2. 解析JSON数据，获取接口名称、请求方法、请求URL、请求参数、请求体、响应结果等信息。

3. 使用openpyxl库创建Excel文件，并在第一行写入表头。

4. 遍历每个接口，将接口信息写入Excel文件的每一行。

5. 在每个接口的行下方，写入该接口的测试用例，包括请求参数、请求体、预期响应结果等信息。

下面是一个简单的示例代码，供参考：

import requests
from openpyxl import Workbook

# 获取Swagger文档的JSON数据
response = requests.get('https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json')
swagger_data = response.json()

# 解析JSON数据，获取接口信息
paths = swagger_data['paths']
sheet_data = [['接口名称', '请求方法', '请求URL', '请求参数', '请求体', '预期响应结果']]

for url, methods in paths.items():
    for method, info in methods.items():
        name = info['summary']
        parameters = info.get('parameters', [])
        request_body = info.get('requestBody', {}).get('content', {}).get('application/json', {}).get('example', {})
        responses = info.get('responses', {})
        status_code = list(responses.keys())[0]
        response_body = responses[status_code].get('schema', {}).get('example', {})
        
        # 将接口信息添加到Excel数据中
        sheet_data.append([name, method, url, parameters, request_body, response_body])

# 创建Excel文件并写入数据
wb = Workbook()
ws = wb.active
for row in sheet_data:
    ws.append(row)
wb.save('test_cases.xlsx')

需要注意的是，以上代码是一个简单的示例，实际应用中可能需要对请求参数、请求体、响应结果等进行处理和解析，以生成更完整的测试用例。同时也需要根据实际情况对Excel文件的表头和数据进行调整。

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