自动化测试读取excel测试用例

时间: 2023-09-07 11:14:09 浏览: 140
要实现自动化测试读取Excel测试用例,你可以使用openpyxl或xlrd库来读取Excel文件中的数据。以下是一个示例代码,演示了如何使用openpyxl库读取Excel文件中的测试用例数据: ``` from openpyxl import load_workbook def read_test_cases(file_path): wb = load_workbook(file_path) test_cases = {} for sheet_name in wb.sheetnames: sheet = wb[sheet_name] cases = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): case = { "id": row = cases return test_cases test_cases = read_test_cases("测试数据.xlsx") ``` 在这个例子中,首先使用load_workbook函数加载Excel文件。然后,遍历每个sheet页,使用iter_rows函数获取每一行的数据。每一行的数据包括用例的ID、名称、请求方法、URL、请求头和请求体。将这些数据组织成一个字典,并将每个sheet页的字典添加到一个名为test_cases的字典中。最后,返回test_cases字典,其中包含了Excel文件中所有sheet页的测试用例数据。 请注意,这只是一个示例代码,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。另外,如果你使用的是xlrd库,你需要根据该库的用法进行相应的修改。希望这个例子对你有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Python自动化测试之读取excel中的测试用例(openpyxl)](https://blog.csdn.net/zhang_hmwin/article/details/124564474)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [WebUi自动化之关键字驱动读取Excel生成测试用例](https://blog.csdn.net/m0_57856496/article/details/125407075)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [pytest自动化测试框架-excel表读取测试用例-demo](https://blog.csdn.net/HBT036017/article/details/128259443)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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