json文件处理

json 文件在项目中以配置文件使用场景居多。

data/data.json

{
    "appPackage":"xxxxxxxx",
    "appActivity":"xxxxxxxxx",
    "noReset":true
}

读取json文件转换为python对象

使用json模块中的load方法；
testcases/test_data.py

import os
import json
root_dir = os.path.dirname( os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
data_json = os.path.join(root_dir,'data/data.json')
def test_json_data():
    """
    读取data.json 转换为Python对象
    :return:
    """
    with open(data_json,encoding='utf8') as file:
        jsondata = json.load(file)
        print(jsondata, type(jsondata))

将python对象保存到json文件中

使用json的 dump 方法可以将 Python的对象转换化json数据文件

import os
import json
root_dir = os.path.dirname( os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
# 设置json文件路径
data_to_json = os.path.join(root_dir,'data/data2.json')
def test_json_save_data():
    testdata = {
        "platform":"Android",
        "version":"7.0.1",
    }
    # 创建文件
    with open(data_to_json,mode='w',encoding='utf8') as file:
        # 将python对象的数据保存到文件中
        json.dump(testdata,file)

yaml 文件处理

yaml 数据文件教程
http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/07/yaml.html
python解析yaml文件
https://pypi.org/project/PyYAML
pyyaml 使用教程
https://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation

安装

pip install pyyaml

解析yaml文件为Python对象

使用yaml中dump方法可以加载yaml文件转换为python对象
data/data.yaml

languages:
 - Ruby
 - Perl
 - Python
websites:
 YAML: yaml.org
 Ruby: ruby-lang.org
 Python: python.org
 Perl: use.perl.org

testcases/test_data.py

import os
import json
import yaml
root_dir = os.path.dirname( os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
data_yaml = os.path.join(root_dir,'data/data.yaml')
def test_yaml_python_data():
    with open(data_yaml,encoding='utf8') as file:
        data = yaml.load(file,Loader=yaml.SafeLoader)
        print(type(data),data)

将python对象转换为yaml数据

使用 yaml中的load方法将字典数据转换到yaml文件中。
testcases/test_data.py

import os
import json
import yaml
root_dir = os.path.dirname( os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
data_yaml = os.path.join(root_dir,'data/data.yaml')
yaml_file = os.path.join(root_dir,'data/data2.yaml')
def test_python_data_yaml():
    testdata = {
        "platform": "Android",
        "version": "7.0.1",
    }
    with open(file=yaml_file,mode='w',encoding='utf8') as file:
        yaml.dump(testdata,file)

excel文件处理

使用openpyxl 库进行 Excel文件的读写
参考手册： https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/

安装

 pip install openpyxl

数据写入到Excel文件

import os
import json
import yaml
root_dir = os.path.dirname( os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
data_yaml = os.path.join(root_dir,'data/data.yaml')
yaml_file = os.path.join(root_dir,'data/data2.yaml')
excel_file = os.path.join(root_dir,'data/data.xlsx')
from openpyxl import Workbook
def test_python_data_excel():
    testdata = [
        {"token": "xxxxxxxx"},
        {"token": "d1563473-1f0d-4307-9774-6c2ff49c93ab"},
        {"token": "d1563473-1f0d-4307-9774-6c2ff49c93a"}
    ]
    # 创建 Excel 文件
    wb = Workbook()
    # 创建工作表
    wc = wb.create_sheet("用户登录")
    # 设置单元格的值
    wc.cell(row=1,column=1,value='token')
    wc.cell(row=2,column=1,value='d1563473-1f0d-4307-9774-6c2ff49c93ab')
    wc.cell(row=3,column=1,value='d1563473-1f0d-4307-9774-6c2ff49c93a')
    wc.cell(row=4,column=1,value='xxxxxxxx')
    # 保存数据文件
    wb.save(filename=excel_file)

思考： 如何通过读取 test_data中的数据保存到 Excel文件中。