openpyxl和pd.read_excel

时间: 2023-09-04 22:14:00 浏览: 258

Python openpyxl模块实现excel读写操作

在日常的测试工作中，我们的测试用例一般都是保存在Excel文件中，当然也有一些公司会使用Xmind来编写测试用例，那么为什么我们在这里只是讲解Excel的读写的，因为Excel它是一种更规范、更常用的测试用例格式，对于自动化测试来说，如果我们将用例保存在Excel中，那么剩下的问题就是使用什么样的奇数去解析用例获取测试数据了，下面我们将为大家介绍openpyxl的具体用法。　　openpyxl是一个开源项目，openpyxl模块是一个读写Excel 2010文档的Python库，如果要处理更早格式的Excel文档，需要用到其它库（如：xlrd、xlwt等），这是openpyxl比较其他模块的 Python的openpyxl模块是一个强大的库，专门用于处理Excel 2010及以后版本的文档。这个开源项目提供了一套完整的API，使得在Python环境中读取、写入、编辑Excel文件变得简单易行。虽然它不支持早期的Excel文件格式，如xls，但其在处理xlsx、xlsm、xltx等格式时表现出色，特别是处理大数据量时，比其他类似库如xlrd和xlwt更为高效。了解openpyxl的基本结构至关重要。在Excel文档中，有三个核心概念：Workbook、Worksheet和Cell。Workbook代表整个Excel文件，它可以包含多个Worksheet，每个Worksheet相当于Excel中的一个工作表，比如"Sheet1"、"Sheet2"等。而Cell则是最小的数据存储单位，每个Cell都有特定的行(row)、列(column)坐标以及对应的值(value)。安装openpyxl可以通过Python的包管理器pip进行，命令通常是`pip install openpyxl`。在操作Excel时，读取单元格的数据是常见的需求。Cell对象提供了几个关键属性，如row表示单元格所在行号，column表示列号，value则存储了单元格的实际内容，而coordinate属性则给出了单元格的坐标，例如"A1"。读取Excel数据的一个基本步骤是打开文件，获取Worksheet，然后访问Cell。以下是一个示例： ```python from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook('example.xlsx') worksheet = workbook['Sheet1'] cell = worksheet['A1'] print(cell.value) ``` 获取所有行的数据并存储到列表中，可以方便后续处理，例如遍历测试用例： ```python data_list = [] for row in worksheet.iter_rows(): data_row = [cell.value for cell in row] data_list.append(data_row) ``` 写入数据是另一个常见操作，可以指定Cell的value属性进行修改： ```python worksheet.cell(row=2, column=2).value = 'login fail' ``` 修改完成后，记得保存更改并关闭文件： ```python workbook.save('example.xlsx') workbook.close() ``` 此外，openpyxl还支持获取Worksheet的最大行(max_row)和最大列(max_column)，这对于处理未知大小的表格很有帮助。例如，要获取最后的数据行，可以使用`worksheet.max_row`，而最后一列可以使用`worksheet.max_column`。在实际应用中，openpyxl不仅可以用来读写单元格数据，还可以创建图表、设置单元格样式、调整页面布局等，极大地丰富了对Excel文件的处理能力。对于自动化测试工程师而言，openpyxl是管理和分析测试用例的理想工具。通过熟练掌握openpyxl的使用，我们可以高效地从Excel中提取和写入数据，从而提高工作效率。

openpyxl是一个Python库，用于读取和写入Excel文件。它是pandas库在使用pd.read_excel函数时的一个可选引擎。然而，在某些情况下，当使用pd.read_excel函数并指定engine为openpyxl时，可能会出现ImportError: Missing optional dependency 'openpyxl'的错误消息。

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