python读写Excel框架

对于Python读写Excel，可以使用第三方库来实现，比较常用的是`openpyxl`和`pandas`。

使用`openpyxl`库：

import openpyxl

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 获取sheet
sheet = workbook['Sheet1']

# 读取单元格数据
value = sheet['A1'].value
print(value)

# 写入单元格数据
sheet['B1'] = 'Hello, World!'

# 保存文件
workbook.save('example.xlsx')

使用`pandas`库：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 读取单元格数据
value = df.loc[0, 'A']
print(value)

# 写入单元格数据
df.loc[0, 'B'] = 'Hello, World!'

# 保存文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

以上是两种常用的Python读写Excel的框架，你可以根据自己的需求选择使用。

相关问题

python 完成excel测试框架

要完成Excel测试框架，您需要使用以下步骤：

1. 安装Python和openpyxl库

2. 创建一个Excel测试用例，其中包含测试数据和预期结果。

3. 使用openpyxl库读取Excel文件中的测试数据和预期结果。

4. 编写测试用例代码，并使用openpyxl库将实际结果写入Excel文件。

5. 执行测试用例并检查实际结果是否与预期结果相同。

下面是一个示例代码，演示如何使用Python和openpyxl库来完成Excel测试框架：

import openpyxl

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('testcase.xlsx')

# 选择要测试的工作表
sheet = workbook['Sheet1']

# 获取测试数据和预期结果
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    test_data = row[0]
    expected_result = row[1]

    # 执行测试用例
    actual_result = perform_test(test_data)

    # 将实际结果写入Excel文件
    sheet.cell(row=row[2], column=3, value=actual_result)

    # 检查实际结果是否与预期结果相同
    if actual_result == expected_result:
        sheet.cell(row=row[2], column=4, value='Pass')
    else:
        sheet.cell(row=row[2], column=4, value='Fail')

# 保存Excel文件
workbook.save('test_result.xlsx')

在这个示例代码中，我们使用了openpyxl库来读取和写入Excel文件。我们从Excel文件中读取测试数据和预期结果，并使用perform_test()函数执行测试用例。然后，我们将实际结果写入Excel文件，并检查实际结果是否与预期结果相同。最后，我们保存Excel文件，其中包含实际结果和测试结果。

python读取excel一列row

你可以使用 Python 中的 Pandas 库来读取 Excel 文件中的一列数据。以下是读取指定列的示例代码：

import pandas as pd

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

# 读取指定列的数据
column_data = df['列名']

# 打印列数据
print(column_data)

在上面的代码中，将 Excel 文件读取到 Pandas 的数据框架中，然后通过指定列名来读取该列的数据。最后，将列数据打印出来。你只需要将 '列名' 替换为你想要读取的列的列名即可。