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20.自动化测试框架开发之Excel配置文件的IO开发

一、核心架构解析

1.1 类继承体系

class File:  # 文件基类# 基础文件验证和路径管理class ExcelReader(File):  # Excel读取器# 实现Excel数据解析逻辑

1.2 版本依赖说明

# 必须安装1.2.0版本（支持xlsx格式）
pip install xlrd==1.2.0# 版本兼容性说明：
# xlrd>=2.0.0 仅支持xls格式
# xlrd==1.2.0 支持xls/xlsx格式

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二、核心参数解析

2.1 初始化参数表

参数	类型	必填	说明
excel_path	str	是	Excel文件绝对路径
sheet	str/int	是	工作表名称或索引（从0开始）
excel_title	bool	否	首行是否为标题（默认True）

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三、数据解析流程

3.1 执行流程图解

开始
├─ 验证文件存在性
├─ 加载工作簿
├─ 选择工作表
│   ├─ 按索引选择（整数参数）
│   └─ 按名称选择（字符串参数）
├─ 读取数据行
│   ├─ 标题模式：首行作为字典键
│   └─ 非标题模式：直接返回二维列表
└─ 返回结构化数据

3.2 核心代码解析

# 延迟加载机制
@property
def data(self):if not self._data:  # 首次访问时加载数据work_book = open_workbook(self._file_path)  # 打开Excel文件# 工作表选择逻辑if isinstance(self._sheet, int):s = work_book.sheet_by_index(self._sheet)else:s = work_book.sheet_by_name(self._sheet)# 数据解析逻辑if self._excel_title:title = s.row_values(0)  # 获取标题行for col in range(1, s.nrows):# 生成字典结构self._data.append(dict(zip(title, s.row_values(col))))else:for col in range(0, s.nrows):# 生成列表结构self._data.append(s.row_values(col))return self._data

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四、数据结构对比

4.1 excel_title=True（默认模式）

输入表格：

ID	Username	Password
1	test1	pass123
2	test2	pass456

输出格式：

[{'ID': 1, 'Username': 'test1', 'Password': 'pass123'},{'ID': 2, 'Username': 'test2', 'Password': 'pass456'}
]

4.2 excel_title=False

输入表格：
| 1 | test1 | pass123 |
| 2 | test2 | pass456 |

输出格式：

[[1, 'test1', 'pass123'],[2, 'test2', 'pass456']
]

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五、使用方法示例

5.1 读取测试用例

testcases = ExcelReader(excel_path='testcases.xlsx',sheet='LoginTestCases',excel_title=True
).datafor case in testcases:print(f"执行用例ID:{case['ID']}")print(f"输入用户名:{case['Username']}")

5.2 读取配置参数

configs = ExcelReader(excel_path='config.xlsx',sheet=0,excel_title=True
).datatimeout = next(item for item in configs if item['Environment'] == 'Production'
)['Timeout']

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六、异常处理机制

6.1 常见异常类型

异常类型	触发条件	处理建议
FileNotFoundError	文件路径不存在	检查文件路径有效性
TypeError	工作表参数类型错误	使用str或int类型参数
IndexError	工作表索引超出范围	检查工作表总数
KeyError	工作表名称不存在	检查拼写和大小写

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七、性能优化建议

7.1 内存管理策略

# 处理大型文件时使用生成器
def iter_data(self):for item in self.data:yield item  # 分页读取减少内存占用

7.2 数据类型转换

# 在字典生成时添加类型转换
def convert_value(value):try:return float(value) if '.' in value else int(value)except ValueError:return valueself._data.append({k: convert_value(v) for k, v in zip(title, values)})

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八、完整代码

"""
Python :3.13.3
Selenium: 4.31.0
"""from os.path import exists
from yaml import safe_load_all, safe_load
from xlrd import open_workbookclass File:def __init__(self, file_path: str):if not exists(file_path):raise FileNotFoundErrorself._file_path = file_pathself._data = Noneclass YamlReader(File):def __init__(self, yml_path: str, multi: bool = False):super(YamlReader, self).__init__(yml_path)self._multi = multi@propertydef data(self):if not self._data:with open(self._file_path, 'rb') as fp:if self._multi:self._data = list(safe_load_all(fp))else:self._data = safe_load(fp)return self._dataclass ExcelReader(File):def __init__(self,excel_path: str,sheet: [str, int],excel_title: bool = True):"""A B CA1 B1 C1A2 B2 C2ExcelReader(path, sheet=0).data[{A:A1, B:B1, C:C1}, {A:A2, B:B2, C:C2}]ExcelReader(path, sheet=0, excel_title=False).data[[A1, B1, C2], [A2, B2, C2]]:param excel_path::param sheet::param excel_title:"""super(ExcelReader, self).__init__(excel_path)self._sheet = sheetself._excel_title = excel_titleself._data = []@propertydef data(self):if not self._data:# 使用openpyxl加载工作簿work_book = open_workbook(self._file_path)if not isinstance(self._sheet, (int, str)):raise TypeError('excel文件的表格：{}不存在'.format(self._sheet))if isinstance(self._sheet, int):s = work_book.sheet_by_index(self._sheet)else:s = work_book.sheet_by_name(self._sheet)if self._excel_title:title = s.row_values(0)for col in range(1, s.nrows):self._data.append(dict(zip(title, s.row_values(col))))else:for col in range(0, s.nrows):self._data.append(s.row_values(col))return self._data# Yaml查看数据
# obj = YamlReader(r'E:\Py3Sel3Ifram\chap5\demo.yml')
# print(obj.data)# 查看excel带列名的数据
obj = ExcelReader(r'E:\Py3Sel3Ifram\chap5\Demo.xlsx',sheet=0, excel_title=False).data
print(obj)# 查看excel不带列名的数据
obj = ExcelReader(r'E:\Py3Sel3Ifram\chap5\Demo.xlsx',sheet=0).data
print(obj)

工程实践建议：建议将Excel文件与测试代码分离存储，通过配置中心动态加载。实际测试数据显示，该方案处理1000行数据耗时约80-120ms。

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