使用 tablib 来自动化管理测试用例，其他的工具都不用学了

Posted 2022-02-20 wagyuze

你在学习 python 自动化测试吗？听过 requests 库吗？tablib 是 requests 库作者常年维护的一个可以操作 Excel 等多种文件格式，将他们变成一种通用数据集的第三方库。

tablib 支持的主要数据格式有：

• xls， 老版 office 的 excel 文件格式；
• xlsx系列，新版 office 文件格式；
• json
• yaml
• html
• csv
• df，pandas 的 DataFrame, 需要安装 pandas

也就是说，tablib 能把不同格式的数据转化成一种通用的关系型数据格式，然后再各个格式之间无缝切换。什么叫关系型数据格式呢？比如：

• mysql 数据，每行数据对应着一个字段名。你可以通过这个库将数据库查询到的数据轻松存入 Excel。
• Excel 数据，每行数据都有一个 header。
• json, 数据分为 key 和 value
• 上面提到的都类似。

tablib 这种通用数据格式的特性解决了以前一些 Excel 操作库的一些问题。

操作 Excel 的几个常用库

• xlrd
• openpyxl

这些库都是非常优秀的库，限制性也有：

1、xlrd 的问题。他只能读，不能写。要写还得另外装库。

2、openpyxl 的问题。只支持 xlsx 系列的读写。因为现在大多使用这种 Excel 格式，所以这个问题其实可以忽略，但如果你的 office 软件比较老，只能用 xls 格式，这个库就用不了了。

tablib 的安装

1、安装 pip install tablib

2、导入 import tablib

核心概念

tablib.Dataset()  # 相当于 Excel 中的 sheet
tablib.Databook()  # 相当于 Excel 中的 workbook 工作簿

Dataset 快速入门

先看一个小例子：

url	method	expected
lemon.ke.qq.com	get	成功
lemonban.com	post	成功

url, method, expected 是一个表的表头 header,其实就是每一列的名字，在数据库里我们称为字段名。下面的行都是数据。

想要创建一个 Excel 非常的简单，只需要准备你需要的数据 data, 表头 header 和 表的名字 title:

import tablib

# 表各列的标题 header
headers = [‘url‘, ‘method‘, ‘expected‘]

# 需要存到 excel 的数据
data_list = [
    [‘https://lemon.ke.qq.com‘, ‘get‘, ‘成功‘],
    [‘https://lemonban.com‘, ‘post‘, ‘成功‘]
]

# 生成数据
data = tablib.Dataset(*data_list, headers=headers,title=‘测试用例‘)
print(data)

打印的结果是这样的：

保存为 excel

要保存为 excel 文档，只需要像操作普通的文件一样读写就可以了，写入 data.xls 或者 data.xlsx 属性里面的数据：

with open(‘demo.xls‘, ‘wb‘) as f:
    f.write(a.xls)

with open(‘demo.xlsx‘, ‘wb‘) as f:
    f.write(a.xlsx)

注意：模式需要用二进制模式 wb

保存之后的结果是这样的：

Databook

Databook 就是类似工作簿的概念，所以 Databook 需要的参数实际上就是上文中的 DataSet。如果一个 Excel 里只有一个表，用 DataSet 就够了，如果有多个表：

book = tablib.Databook([data, data2])

with open(‘demo_book.xls‘, ‘wb‘) as f:
    f.write(book.xls)

表格导入：import_set

说完 Excel 的写操作, 接下来是读操作， 读取一个 excel 文件也是和普通文件读写类似，调用 import_set 方法：

with open(‘demo.xls‘, ‘rb‘) as f:
    # 接受 2 个参数，读出来的数据和读取的文件格式
    data = tablib.import_set(f.read(), ‘xls‘)
    print(data)

# 或者采用第二种方式
with open(‘demo.xls‘, ‘rb‘) as f:
    data = tablib.DataSet().load(f.read(), ‘xls‘)
    print(data)

获取数据进行自动化测试

用一个例子来实战，获取 excel 文件里的数据，执行自动化测试程序：

def api_tester(url, method, expected):
    print("正在测试，请求方法, 预期结果".format(
            url, method, expected))

with open(‘demo.xls‘, ‘rb‘) as f:
    # 接受 2 个参数，读出来的数据和读取的文件格式
    data = tablib.import_set(f.read(), ‘xls‘)
    print(data)
    for i in data:
        api_tester(*i)

导入book

和 DataSet 的操作一样的：

with open(‘demo.xls‘, ‘rb‘) as f:
    # 接受 2 个参数，读出来的数据和读取的文件格式
    data = tablib.import_book(f.read(), ‘xls‘)
    print(data)

# 或者采用第二种方式
with open(‘demo.xls‘, ‘rb‘) as f:
    data = tablib.DataBook().load(f.read(), ‘xls‘)
    print(data)

总结

这篇我们熟悉了 tablib 的核心概念：

• DataBook
• DataSet
• 读取， import_set, import_book
• 写入, write

下篇我们将行列和数据操作，以及它的一些特性。

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