在自动化测试中，可以使用不同格式的数据文件，以数据驱动的方式执行测试。
下面教大家如何根据实际使用场景，选择正确的文件格式来驱动测试、读取不同文件的数据。
根据以上表格，我们可以得出以下结论：
YAML和JSON对于数据结构的支持和书写程度较好，但是YAML写法更加简洁且可以添加注释，推荐YAML文件格式；
当存在海量数据需要读取时，YAML的处理速度会比Excel慢一个量级，所以YAML更适合做单条用例或者少量用例的测试；
对于大量数据的测试，CSV格式由于其简单和快速的处理速度，可能是更好的选择。
以下是使用Python语言读取Excel、CSV、YAML、JSON和XML文件的示例方法。
2.1 读取Excel文件
读取Excel文件，可以使用openpyxl库（对于.xlsx文件）或xlrd库（对于.xls文件）。
import openpyxldef read_excel(file_path, sheet_name=0):workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)sheet = workbook[sheet_name]data = []for row in sheet.iter_rows(values_only=True):data.append(row)return data
2.2 读取CSV文件
Python内置了csv模块，可以很方便地读取CSV文件。
import csvdef read_csv(file_path):with open(file_path, newline='', encoding='utf-8') as csvfile:reader = csv.reader(csvfile)data = [row for row in reader]return data
2.3 读取YAML文件
读取YAML文件可以使用PyYAML库。
import yamldef read_yaml(file_path):with open(file_path, 'r') as file:data = yaml.safe_load(file)return data
2.3.1 字典
# 示例配置文件：example.yaml个人信息:姓名: 王小明年龄: 28
import yamldef read_yaml(file_path):with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: # 确保文件编码为utf-8，以支持中文data = yaml.safe_load(file)return datadata = read_yaml('example.yaml')print(data) # 输出：{'个人信息': {'姓名': '王小明', '年龄': 28}}
2.3.2 列表
# 示例配置文件：example.yaml喜欢的水果:- 苹果- 香蕉- 樱桃
import yamldef read_yaml(file_path):with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:data = yaml.safe_load(file)return datadata = read_yaml('example.yaml')print(data) # 输出：{'喜欢的水果': ['苹果', '香蕉', '樱桃']}
2.3.3 混合类型
# 示例配置文件：example.yaml个人资料:姓名: 王小明年龄: 28爱好:- 阅读- 游泳住址:街道: 789 大街城市: 未来城
import yamldef read_yaml(file_path):with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:data = yaml.safe_load(file)return datadata = read_yaml('example.yaml')print(data) # 输出：{'个人资料': {'姓名': '王小明', '年龄': 28, '爱好': ['阅读', '游泳'], '住址': {'街道': '789 大街', '城市': '未来城'}}}
2.3.4 包含列表的字典
# 示例配置文件：example.yaml人员列表:- 姓名: 王小明年龄: 28- 姓名: 李小红年龄: 25
import yamldef read_yaml(file_path):with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:data = yaml.safe_load(file)return datadata = read_yaml('example.yaml')print(data) # 输出：{'人员列表': [{'姓名': '王小明', '年龄': 28}, {'姓名': '李小红', '年龄': 25}]}
2.3.5 包含字典的列表
# 示例配置文件：example.yaml用户数据:- 用户: 小明编号: 1- 用户: 小红编号: 2
import yamldef read_yaml(file_path):with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:data = yaml.safe_load(file)return datadata = read_yaml('example.yaml')print(data) # 输出：{'用户数据': [{'用户': '小明', '编号': 1}, {'用户': '小红', '编号': 2}]}
2.3.6 复杂嵌套
# 示例配置文件：example.yaml公司信息:名称: xx科技有限公司员工:- 姓名: 王小明职位: 开发人员- 姓名: 李小红职位: 经理地址:街道: 1010 月光路城市: 月光城
import yamldef read_yaml(file_path):with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:data = yaml.safe_load(file)return datadata = read_yaml('example.yaml')print(data) # 输出：{'公司信息': {'名称': 'xx科技有限公司', '员工': [{'姓名': '王小明', '职位': '开发人员'}, {'姓名': '李小红', '职位': '经理'}], '地址': {'街道': '1010 月光路', '城市': '月光城'}}}
2.4 读取JSON文件
读取JSON文件可以使用Python内置的json模块。
import jsondef read_json(file_path):with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as jsonfile:data = json.load(jsonfile)return data
2.5 读取XML文件
对于XML文件的读取，Python提供了几种不同的库，其中最常用的是xml.etree.ElementTree。
import xml.etree.ElementTree as ETdef read_xml(file_path):tree = ET.parse(file_path)root = tree.getroot()data = []for child in root:record = {}for subchild in child:record[subchild.tag] = subchild.textdata.append(record)return data
链接：https://blog.csdn.net/weixin_48321392/article/details/142934508
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