XLSX

在B/S架构的系统测试中，有时需要通过导入excel文件来生成一些数据记录，当数据量小的时候，一般不会出现什么问题，而当导入的数据量巨大时，对系统的性能就是一个考验了。为了验证系统的性能，有时需要导入海量的数据，如30万条数据记录，而手头并没有这么多数据时该怎么办呢？一条一条复制粘贴，或者通过excel的下拉拖动来生成记录？这样会把测试人员累死，而且单调重复的工作，非常无趣。这时，我们只需借助python，便可以轻松生成大量数据，把人从单调重复的工作中解放出来，去做更有意义的事。 例如，我们需要生成如下的数据。 这是一条用户信息的示例数据，其中包含几种编号、姓名、性别、爱好、最喜欢的电影、音乐等信息，而其中只需校验A、I、L这三列的不同编号。其他数据在性能测试中不是很关心，那么我们可以利用规则生成一些数据，其中仅A、I、L三列不同，其他信息保持不变。 思路：先将表头和示例数据保存在一个示例文件中，通过xlrd来读取示例内容，通过xlsxwriter来按规则写入表头和不同的信息。 话不多说，我们直接上代码： 1 import xlrd 2 import xlsxwriter 3 # 文件名以及路径，前面加一个r防止生成不必要的转义。 4 filename=r ' D:\001\example.xlsx ' 5 data = xlrd.open_workbook(filename) 6

工作中，大家经常会使用excel去处理数据以及展示，但是对于部分工作我们可以借助程序帮忙实现，达到高效解决问题的效果。 比如将接口返回的json解析并保存结果到excel中，按一定规律处理excel中的数据然后写入到新的excel文件中，汇总来自多个文件的内容到一个excel中等等。 平时在工作中遇到比较繁琐的数据需要写入到excel中，除非excel的内置公式可以处理，否则我会第一时间想到使用python处理。 在处理海（大）量数据时，用Excel处理可能不会那么方便操作，特别是列很多，一屏显示不全的话，操作起来确实不便。如果我们能够熟练掌握Python操作Excel，便可大大提高工作效率。 好用到爆的自动填充功能 下面我们模仿Excel，用Pandas实现函数自动填充功能，计算列。 读取文件，计算总价 import pandas as pd #读取Excel文件 books = pd.read_excel('book1.xlsx',index_col='ID') print(books) ************************ NAME1 单价 数量 总价 ID 1 Book1 10.5 10 NaN 2 Book2 11.0 10 NaN 3 Book3 11.5 10 NaN 4 Book4 12.0 10 NaN 在Excel里面，我们可以写函数，自动填充

版本 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>easyexcel</artifactId> <version>2.1.4</version> </dependency> 导出controller层代码 @RequestMapping("/download") public void download(HttpServletResponse response) throws IOException { response.setContentType("application/vnd.ms-excel"); response.setCharacterEncoding("utf-8"); String fileName = URLEncoder.encode("测试", "UTF-8"); response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename=" + fileName + ".xlsx"); List<Dept> depts = new ArrayList<>(3); for (int i = 0; i < 3; i++) { Dept dept = new Dept(); dept.setDname("d"+i); dept.setDeptno

本文首发于“生信补给站”： https://mp.weixin.qq.com/s/8kz2oKvUQrCR2_HWYXQT4g 如果有maf格式的文件，可以直接oncoplot包绘制瀑布图，有多种展示和统计 maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot（瀑布图） 和 maftools|TCGA肿瘤突变数据的汇总，分析和可视化 ，如果只有多个样本的基因突变与否的excel，不用担心，也可以用complexheatmap包绘制。 这个包功能很强大，本次只简单的介绍如何绘制基因组景观图（瀑布图）。 一 载入R包，数据 #if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) # install.packages("BiocManager") #BiocManager::install("ComplexHeatmap") #install.packages("openxlsx") #install.packages("circlize") ​ #后面直接加载即可 library( openxlsx) library( ComplexHeatmap) library( circlize) #读入数据 mut <- read.xlsx( "TCGA_data.xlsx", sheet = "突变信息") cli <- read

挑槽、入槽、跳槽，堪称每个技术人员必奏的三部曲，而这三部曲在职场中来回奏，便构成了程序人生。 铁打的硬盘，流水的码农， 离职时见人品 ，作为技术人员该如何做交接，到底该如何站好最后一班岗呢？ 1. 人品不够，文档来凑。 从上家公司离职已经 5 年多啦，记得离职大概没多久，前技术同事微信告诉我：你写的交接文档，在会议上公开表扬，让其它组作为参考。 当时个人感觉没啥，就是写了一堆文档罢了，近期看到其它团队交接的效果，那么的不尽人意。而且秉着吐露真心，认真分享的原则，不妨把那些年写过的交接文档，逐一呈现给你，万一能助你积攒人品、升职加薪呢？ 1.1. 作为技术人员离职前的交接，编写 交接进展表 为了谁？ 离职前的交接，非常能展现人品，最重要的原则是： 交接时一定要尽力而为。 尽量能打造属于自己的交接计划，按照计划一步一步去落实，并把交接进展维护在 excel 中，如图中的《交接进展表.xlsx》。 编写交接进展表，一方面让大家明确知晓交接的过程与进度，另一方面可供后人按此方式进行无脑式交接（前人栽树后人乘凉）。 1.2. 作为技术人员离职前的交接，编写 XX系统_新手入门文档 为了谁？ 离职前的交接，希望都能编写新手入门之类的傻瓜式文档，该文档编写是个一劳永逸的事情。 倘若后续接手你的是一个新同事，那么就更有价值，按照入门文档，一步一步就能上手开发、提测、上线，这样的文档谁不喜欢？

【题外话】 这是这个系列的最后一篇文章了，为了不让自己觉得少点什么，顺便让自己感觉完美一些，就再把OOXML说一下吧。不过说实话，OOXML真的太容易解析了，而且这方面的文档包括成熟的开源类库也特别特别特别的多，所以我就稍微说一下，文章中引用了不少的链接，感兴趣的话可以深入了解下。 【系列索引】 Office文件的奥秘——.NET平台下不借助Office实现Word、Powerpoint等文件的解析(一) 获取Office二进制文档的DocumentSummaryInformation以及SummaryInformation Office文件的奥秘——.NET平台下不借助Office实现Word、Powerpoint等文件的解析(二) 获取Word二进制文档（.doc）的文字内容（包括正文、页眉、页脚、批注等等） Office文件的奥秘——.NET平台下不借助Office实现Word、Powerpoint等文件的解析(三) 详细介绍Office二进制文档中的存储结构，以及获取PowerPoint二进制文档（.ppt）的文字内容 Office文件的奥秘——.NET平台下不借助Office实现Word、Powerpoint等文件的解析(完) 介绍Office Open XML文档（.docx、.pptx）如何进行解析以及解析Office文件常见开源类库 【文章索引】 初见Office

一、Excel文档操作练习（pycharm） sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作。 sort 与 sorted 区别： sort 是应用在 list 上的方法，sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。 list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。 1、需提前在当前目录准备好excel文件（多复制几个）： 2、编写python脚本 ''' 员工角色: 行政 工作内容: 做员工调查问卷 工作流程: 给每个员工发送统-的问卷的模板 要求: 员工按照提供的固定模板，填写调查问卷,并且发送给行政人员 行政人员可能会受到多份格式相同而内容不同的Excel文件 处理Excel文件:手工合并多个文件内容， 比较常见的方法: 以某个文件(result.xlsx)的内容为基础,打开别的文件,复制其中需要的数据,粘贴到result.xlsx ''' import os import glob import openpyxl # 定义函数，获取指定目录下的所有Excel文档 def get_all_xlsx_files (path): xlsx_files = glob.glob(os.path.join(path, '*.xlsx')) sorted(xlsx

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 项目背景 2018年，被称为互联网的寒冬之年。无论大小公司，纷纷走上了裁员之路，还有一些比较惨的，直接关门大吉。2019年上半年，甲骨文裁掉大量35岁左右的程序员，谁也没想到，IT界退休年龄这么早！而内心OS：我的房贷还没还清。。。。 假设你是人力资源总监，你该向谁开刀呢？先回答一下下面的问题。 各部门有多少名员工？ 员工总体流失率是多少？ 员工平均薪资是多少？ 员工平均工作年限是多少？ 公司任职时间最久的3名员工是谁？ 员工整体满意度如何？ 数据处理 import pandas as pd data = pd.read_excel(r ' c:\Users\Administrator\Desktop\英雄联盟员工信息表.xlsx ' ,index_col = u ' 工号 ' ) # 访问columns属性，查看列字段 data.columns # 访问index属性，查看行标记 data.index # 访问values属性，查看数据集 data.values # 对元数据集增加一列奖金列，数额为薪资的20% data[u ' 奖金 ' ] = data[u ' 薪资 ' ]*0.2 data[u ' 奖金 ' ].head() # loc方法

后台返回的是 ResponseEntity< byte []> 格式 1、需要加参数，header的，如下，如果不需要这些，可去掉 export const getFileExport = async (url) => { const headers = await getHeaders () ; return await axios . get (url , { //downloadFiles 接口请求地址 params : { user : sessionStorage . getItem ( TOKEN_SESSION_CONFIG . USER )} , headers : headers , responseType : 'blob' }). then ((rs) => { const blob = new Blob ([rs. data ] , { type : "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet" }) const fileName = " 用户导入模板 .xlsx" ; if ( 'download' in document . createElement ( 'a' )) { // 非 IE 下载 const elink = document .

不管是做Ui自动化和接口自动，代码和数据要分离，会用到Excel,yaml,ini。今天我们重点讲讲Excel数据数据读取，重点是告诉小伙伴思路。 用例如下图： 小伙伴都知道，测试用例是有很多条的，少则几十条，多则上百条？自动化测试的话，测试中需要对用例数据进行读取，那必须循环读取才可以实现自动化。那么问题来了，怎么做呢？ 思路： 1、用列表存放这些用例数据，所以要用到列表 2、每一行用例要存放在字典内，所以需要用到字典 3、循环写入到字典，然后存放到列表内 附源码： # !/usr/bin/python3 import xlrd class excel_data: """ 读取excl表接口数据 """ data_path = " E:\\api_interface\\data\\interface.xlsx " # 打开文件 excel = xlrd.open_workbook(data_path) # 通过下标定位表格 sheet = excel.sheet_by_index(0) # 行: 6 和列数: 5 rows, cols = sheet.nrows, sheet.ncols def read_excl(self): # 获取第一行数据key first_row = self.sheet.row_values(0) # print(first_row) # [编号