python表格代码大全，python自动化测试框架pytest

Python中有多种用于处理表格数据的库，包括pandas、xlrd、openpyxl等。这些库可以帮助我们读取、写入、修改和分析各种类型的表格数据。在本文中，将介绍如何使用这些库来处理表格数据，并详细介绍使用pytest框架进行自动化测试的方法。

1. 使用pandas处理表格数据

pandas是一个强大的数据分析库，可以轻松处理各种类型的表格数据。首先要确保已经安装了pandas库，可以使用pip进行安装。

以下是一些常见的用法示例：

（1）读取表格数据

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据

data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 读取CSV表格数据

data = pd.read_csv('data.csv')

（2）查看表格数据

# 查看表格前几行数据

print(data.head())

# 查看表格的基本信息

print(data.info())

（3）操作表格数据

# 选择某列数据

column_data = data['column_name']

# 选择某行数据

row_data = data.loc[row_index]

# 过滤数据

filtered_data = data[data['column_name'] > 10]

（4）写入表格数据

# 写入Excel表格数据

data.to_excel('output.xlsx', index=False)

# 写入CSV表格数据

data.to_csv('output.csv', index=False)

2. 使用pytest进行自动化测试

pytest是一个功能丰富的Python自动化测试框架，其易于使用和扩展性非常好。以下是一些pytest的常用功能及用法：

（1）测试用例编写

在测试目录中创建以"test_"开头的Python测试文件，并在其中定义以"test_"开头的测试函数。

def test_add():

assert 1 + 1 == 2

def test_subtract():

assert 2 - 1 == 1

（2）运行测试用例

终端中进入测试目录，并运行以下命令来执行测试用例：

pytest

（3）测试报告生成

使用pytest-html插件可以生成漂亮的HTML测试报告。

pip install pytest-html

运行以下命令生成测试报告：

pytest --html=report.html

（4）测试用例参数化

使用pytest.mark.parametrize装饰器可以实现对测试用例的参数化。

import pytest

@pytest.mark.parametrize('a, b, expected', [

(1, 2, 3),

(5, 5, 10),

(10, -5, 5)

])

def test_add(a, b, expected):

assert a + b == expected

（5）测试用例失败重试

使用pytest-rerunfailures插件可以在测试用例失败时进行重试。

pip install pytest-rerunfailures

在pytest.ini文件中添加以下配置：

[pytest]

reruns = 3

reruns_delay = 2

3. 注意事项和实际应用

在使用pandas和pytest进行表格数据处理和自动化测试时，需要注意以下几点：

（1）安装库和依赖

使用pip安装pandas、xlrd、openpyxl、pytest、pytest-html、pytest-rerunfailures等库，并确保它们的版本符合要求。

（2）数据清洗和准备

在进行表格数据处理和分析之前，需要对数据进行清洗和准备。例如，去除多余的空行或列，处理缺失数据以及进行数据类型转换。

（3）异常处理和断言

在自动化测试过程中，需要处理各种可能出现的异常情况，并编写适当的断言来验证结果的正确性。

（4）测试报告分析与优化

生成测试报告后，需要分析测试结果和运行日志，发现问题并进行优化。pytest的丰富插件生态系统可以帮助我们更好地分析测试结果。

总结：

本文介绍了使用pandas处理表格数据和使用pytest框架进行自动化测试的方法。通过pandas，我们可以方便地读取、操作和写入表格数据。而使用pytest，我们可以快速编写和运行测试用例，并生成漂亮的测试报告。这些工具在数据处理和自动化测试中都有广泛的应用，可以提高开发效率和代码质量。希望本文能对读者在表格数据处理和自动化测试方面有所帮助。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/