[Python] Use Python para leer el contenido de los archivos YAML y CSV

1. Archivo YAML

1. Introducción a los archivos YAML

En las pruebas automatizadas de Web UI, la información de configuración utilizada se puede guardar en un archivo en formato YAML. El lenguaje YAML utiliza símbolos en blanco para representar índices, lo cual es adecuado para expresar archivos de configuración.
Las reglas básicas de sintaxis de los archivos YAML son las siguientes:

• Distingue mayúsculas y minúsculas.
• Use sangría para indicar relaciones jerárquicas.
• No se permiten tabulaciones para la sangría, solo se permiten espacios.
• La cantidad de espacio en blanco que ingrese no es importante, siempre que los elementos en el mismo nivel estén alineados a la izquierda.
• "#" indica un comentario.

Los archivos YAML admiten una variedad de tipos de datos.

Aviso:

• El contenido del archivo YAML es procesado por yaml.load.
• Agregue el parámetro predeterminado Loader=yaml.FullLoader para prohibir la ejecución de funciones arbitrarias a través del cargador predeterminado FullLoader.

2. Python procesa archivos YAML

Primero crea un archivo llamado "my_yaml_1.yml" con el siguiente contenido:

websites:
  url: "http://localhost:81/redmine/"
  ip: "127.0.0.1"
#冒号前没有空格，冒号后一个空格

Luego escriba un script para leer ese archivo:

import yaml

with open('my_yaml_1.yml','r',encoding='utf8') as f:
    data = yaml.load(f,Loader=yaml.FullLoader)
    print(data)
    print(data['websites']['url'])
    print(data['websites']['ip'])

El resultado de la operación es el siguiente:

En las pruebas automatizadas de Web UI, la información de configuración utilizada por el sistema se puede guardar en un archivo específico en una estructura compuesta. Por lo tanto, se encapsula una función para leer la información del archivo YAML. El script es el siguiente:

import yaml

def parse_yml(file,section,key):
    with open(file,'r',encoding='utf8') as f:
        data = yaml.load(f,Loader=yaml.FullLoader)
        return data[section][key]

if __name__ == '__main__':
    value = parse_yml('my_yaml_1.yml','websites','url')
    print(value)

El resultado de la operación es el siguiente:

2. Archivo CSV

1. Introducción a los archivos CSV

En las pruebas automatizadas, los datos de prueba relativamente complejos se pueden colocar en tablas, como archivos de Excel o CSV.
Los archivos CSV se pueden abrir con WordPad y son archivos de datos separados por comas.
Los pasos para leer el archivo con la ayuda del código son los siguientes:

• Importe el módulo CSV.
• Use csv.reader para procesar datos.

2. Python procesa archivos YAML

Primero crea un archivo llamado "my_yaml_1.yml" con el siguiente contenido:

name,password,status
admin,error,0
admin,root,1

Luego escriba un script para leer ese archivo:

import csv

with open('my_csv.csv','r',encoding='utf8') as f:
    data = csv.reader(f)
    print(data)
    for i in data:
        print(i)

Los resultados de la ejecución son los siguientes:

En las pruebas automatizadas, los datos del archivo CSV deben devolverse como una lista anidada, de modo que los datos puedan usarse como parámetros de prueba. El código de ejemplo es el siguiente:

import csv

def parse_csv(file):
    mylist = []
    with open(file,'r',encoding='utf8') as f:
        data = csv.reader(f)
        for i in data:
            mylist.append(i)
        del mylist[0] #删掉标题行的数据
        return mylist

if __name__ == '__main__':
    data = parse_csv('my_csv.csv')
    print(data)

El resultado de la operación es el siguiente: