背景： 自动化测试除了验证系统功能外，还能够为测试人员根据测试要求造数据实现测试需要！但是一般的自动化测试，都是在编写脚本的时候，写死在程序里的。所以本文是为了在满足系统操作流程的基础上，根据测试的要求实现测试数据的编写。 本文涉及两个新的知识点内容：1. 读取excel数据2. python数据库读写2.1 创建一个简单的表&nbs
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2023-08-03 23:19:17
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在日常的工作中，对 Excel 的操作必不可少，如果涉及到大量的 Excel 操作的话，手动处理效率还是比较低的，因此 Excel 自动话完全有必要，今天我就和大家分享一下如何利用 Python 来批量化处理 Excel。安装Python 操作 Excel 主要用到两个库 xlrd 和 xlwt，前者负责读，后者负责写。 可以直接通过 pip 命令安装这两个库。pip3 install xlrd
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2023-08-10 10:44:01
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# 如何使用 jQuery 批量处理表格
随着前端技术的快速发展，jQuery成为了许多开发者日常工作的得力助手。尤其是在表格处理方面，jQuery能够以简洁的方式进行批量操作。本文将为你系统地讲解如何通过jQuery实现表格的批量处理。
## 流程概述
在开始之前，我们需要明确整个批量处理的步骤。下面是一个简单的处理流程表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-08 03:35:32
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Excel表单的处理
首先是要安装 openpyxl 模块用 pip install openpyxl 指令在任意壳执行就好
Import openpyxl as xl
1、wb = xl.load_workbook(“xxx.xlsx”)//读取表格，返回一个工作簿对象
转化得到所有表单组成的列表
得到所有表单的名字列表
获取第一个表单，可以通过数组索引
Sheet = s
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2023-08-14 22:34:19
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1、全选某一行或者某一列：ctrl+shift+下键2、对重复的数据删除数据-数据工具-删除重复项3、对表格的数据值进行拆分数据-数据表格-分列-设置分列的方式4、快速定位到第一行或最后一行选中单元格--单击上表格框线--定位到第一行选中单元格--单击上下表格框线--定位到第一行5、按照一定条件排序后，再按某个条件再进行排序。方法：选中需排序的区域后，再加上一行，作为关键条件进行排序。6、替换函数
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2024-04-29 17:37:18
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目录一、批量新建并保存工作簿二、批量打开一个文件夹下的所有工作簿1、批量打开一个文件夹下的所有工作簿2、列出文件夹下所有文件和子文件夹的名称三、批量重命名一个工作簿中所有工作表1、批量重命名一个工作簿中的所有工作表2、批量重命名一个工作簿中的部分工作表四、批量重命名工作簿1、批量重命名多个工作簿2、批量重命名多个工作簿中的同名工作表五、在多个工作簿中批量新增/删除工作表1、批量新增工作表2、批量删
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2023-09-11 22:04:18
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# jQuery与Bootstrap批量处理表格入门指南
在web开发中，许多项目需要对表格中的数据进行批量处理。使用jQuery和Bootstrap可以让这一过程变得简单高效。本文将逐步引导你如何实现这一功能，以下是流程的初步计划。
## 流程步骤
我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备HTML结构 |
| 2
原创
2024-10-06 05:42:09
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Hello,大家好，有的时候为了方便我们会习惯性的将excel文件都放在同一个文件夹中，日积月累这一个文件夹中就会存放很多excel文档，当我们想要查找其中的某一个或者说某一类文件的时候就会非常的浪费时间，今天就跟就跟大家分享下如何快速整理同一个文件夹下的所有excel文档 一、获取姓名如下图我们将6年的销售数据都放在了同一个文件夹中，我们想要根据年份来excel放在对应的文件夹中，首
昨天我们分享了批量制作标签，今天用同样的原理来批量制作通知，无论有多少人要通知，一次性搞定，今天的这个功能对行政人员特别实用。 在日常工作中，当需要制作各种通知书，使用Word提供的【合并邮件】功能制作通知书既快捷又准确。第1步：切换到【邮件】选项卡；在【开始邮件合并】组中单击【开始邮件合并】按钮；从弹出的下拉列表中选择【普通Word文档】选项，如下图所示。
# Python处理表格数据合并
随着数据分析技术的普及，Python已逐渐成为数据科学家和分析师们的首选工具。处理和合并表格数据是数据分析中的常见任务。本文将介绍如何使用Python中的Pandas库处理和合并表格数据，并展示一些代码示例，帮助大家更好地理解这一过程。
## 1. 什么是表格数据？
表格数据通常以行和列的形式组织，例如电子表格或数据库。每一列通常代表一个特征，而每一行代表一
原创
2024-08-28 08:17:57
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使用Python批量处理工作簿和工作表批量新建并保存工作簿批量打开一个文件夹中的打开工作簿批量重命名一个工作簿的所有工作表批量重命名多个工作簿批量重命名多个工作簿中的同名工作表将一个工作簿的所有工作表批量复制到其他工作簿按条件将一个工作表拆分为多个工作簿 批量新建并保存工作簿代码import xlwings as xw
# 启动 Excel，但不新建工作簿
app = xw.App(visibl
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2023-09-26 22:26:59
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五、处理excel 表格1、安装第三方模块openpyxlcmd 命令窗口输入：pip install openpyxl2、D:\python目录下，新建demo.xlsx文件，并编辑内容如下苹果红色5元/斤香蕉黄色3元/斤橘子橙色6元/斤柚子黄色5元/斤3、读取Excel文档1)openpyxl.load_workbook(‘文件名’)：获取workbook对象此时，这里的workbook对象就
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2023-06-16 16:57:20
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相信有不少朋友日常工作会用到 Excel 处理各式表格文件，更有甚者可能要花大把时间来做繁琐耗时的表格整理工作。最近有朋友问可否编程来减轻表格整理工作量，今儿我们就通过实例来实现 Python 对表格的自动化整理。首先我们有这么一份数据表 source.csv：我们要做的是从上表中提取数据，来生成一份符合以下要求的表格：按照以下分组名单 group.xls 来整理数据表中的数据：最终要展现的数据项
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2023-07-28 14:12:47
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一个故事给动力学Python没动力?让一个故事给你学习的动力!外卖小哥10分钟处理100个表格。为什么需要10分钟处理100个表格?故事是这样开始的，遇到一个紧急客户需要，需要汇总100个表格。老板让你10分钟搞定，但你用传统的办法，自然10分钟只是刚开始。老板让你10分钟搞定部门领导着急了，亲自到旁边催促。已经不淡定了!部门领导着急了这时候，来送单的外卖小哥上阵，用Python搞定了这一切。外卖
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2024-07-26 08:28:03
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import numpy as np
# a = np.array([1,2,4,5]) # 创建一组数组
# b = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) # 创建二维数组
# x = np.arange(5) # 1个参数，起点取默认值0，参数值为终点，步长取默认值1，左闭右开
# y = np.arange(5,10) # 2个参数
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2024-06-02 17:05:21
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我们平时在做自动化测试的时候，可能会涉及到从表格中去读取或者存储数据，我们除了可以使用openpyxl来操作excel，当然也可以利用pandas来完成，这篇随笔只是我在学习过程中的简单记录，其他的功能还需要继续去探索。一、pandas的安装： 1.安装pandas其实是非常简单的，pandas依赖处理Excel的xlrd模块，所以我们需要提前安装这个，安
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2023-09-25 20:35:35
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一、xlrt读取excel中的数据现有文件存放地址如下：需要读取的文件中“redpacket”这个表格的内容：1、现编写代码如下，目标读取表格中“redpacket_gc”这一值 import xlrd
fp='C:/GIT-CUISY/python/info.xlsx' #文件存放的地址
workbook=xlrd.open_workbook(fp) #创建一个工作薄
sheet=workb
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2023-06-19 21:37:50
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# python处理表格教程
## 概述
在日常开发中，我们经常需要处理各种类型的数据，其中之一就是表格数据。Python作为一门强大的编程语言，提供了许多库和工具来处理表格数据。本教程将帮助你学习如何使用Python处理表格数据。
## 整体流程
在开始具体的代码实现之前，让我们先来看一下整个处理表格的流程。下面是一个简单的表格处理流程示意图：
```mermaid
classDiagra
原创
2023-09-20 01:18:16
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# Python处理表格模块：Pandas与甘特图的结合
Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而闻名。在数据分析和数据处理领域，Python的Pandas模块尤为突出。Pandas是一个开源的数据分析和操作库，提供了快速、灵活和表达力强的数据结构，旨在使数据清洗和分析工作变得更加简单易行。
## 什么是Pandas？
Pandas库是基于NumPy的一种数据
原创
2024-07-20 12:09:43
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# Python高效处理表格
在数据分析和处理过程中，表格是一种常见的数据结构。Python提供了许多库来处理表格数据，例如pandas、openpyxl和xlrd等。本文将介绍如何使用这些库高效地处理表格数据。
## 1. pandas库介绍
pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了DataFrame对象来处理表格数据。DataFrame是一个二维表格，类似于Excel中的工作表。p
原创
2023-08-25 08:39:59
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