Python自动化之数据驱动，让你的脚本简洁10倍

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数据驱动是一种头脑，让数据和代码举办疏散，好比爬虫时，我们必要分页爬取数据时，我们每每把页数 page 参数化，放在 for 轮回 range 中，若是没有 range 这个自带可以出产数字序列的要领可以用，我们是不是到手动逐个添加?

实际场景中就存在大量这样的例子，好比我之前写的爬取上海各地域房租环境的时辰，对地域举办遍历的时辰，为了偷懒，我直接把这些地域的拼音全称放在了列内外，组合成各地域房源的链接。最后文章写完了，有读者反馈，少了徐汇区的统计数据。这种小数目的数据都呈现了马虎，可想而知，对付大量的数据，怎么担保数据的完备和精确性?我们必要把两者疏散，数据专门储存在特定文件(好比 Excel 文件)。

举一个小栗子：登录流程，在测试的时辰，除了测试登录乐成的场景，我们每每必要测到各类登录非常的场景。

写几条很常见的案譬喻下：

好比上面写了 5 条案例，数据和剧本不做疏散的话，我们写自动化测试剧本必要写 5 条。

5 条案例中，剧本都是根基一样的，只是输入框输入的数据纷歧样而已。

数据疏散

我们完全可以把数据存储在 Excel 表中，我们通过轮回读取 Excel 表中的数据来实现一条剧本执行多条数据。

我们先封装一个操纵 Excel 文件的类，必要先安装导入包 openpyxl。

我们用这个库可以做一下成果：读取表格数据、生涯执行功效。

我们先在类下写一个打开 Excel 文件的初始化要领，结构要领的浸染是，当类被实例化后，会当即挪用结构要领。

读取表格数据

然后我们写一个读取 Excel 数据的要领，读取数据后返回数据列表，以便之后挪用获取对应的数据，由于第 1 列数据是序号，以是直接返回第 2 列之后的数据。

生涯执行功效

现实功效和预期功效比拟后，我们必要标志执行功效是 pass 可能 fail，我们必要生涯功效，生涯到对应的单位格中。

我们看看我们的案例名目：

这样的话，我们剧本就不消写 5 条了，挪用 Excel 文件的数据，轮回执行案例即可，不只逻辑清楚，还利便了后期的维护。

这样，测试数据和脚天职离后，差异的测试数据用差异的 Excel 文件生涯即可。

用饭时可能放工时执行下测试剧本，吃完饭后可能第二天上班时，查察下 Excel 里的执行功效，有 fail 再手动看看可否复现，是不是很高效?

（编辑：河北网）

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