JSON

JSON是一个轻量级的数据交换语言，该语言以易于让人阅读的文字为基础，用来传输由属性值或者序列性的值组成的数据对象(接口测试时常有)
python json的官方文档：https://docs.python.org/3/library/json.html

JSON的读写

json.dumps
- 是将dict类型转换为string
json.dump
- 是将dict类型转换为json格式字符串，存入文件
json.loads
- 基于string，是将json格式字符串string转换为dict
json.load
- 反序列化，是将json格式字符串文件转化为dict
  （加了s是对于string的操作，不加s是对文件的操作）

import json
class PracticeJson:
    def __init__(self):
        self.data={"a":1,"b":2}
    def practice_dumps(self):   //#将dict转化为字符串
        print(type(self.data))     // #打印结果：<class 'dict'>
        print(json.dumps(self.data))         // #打印结果：{"a": 1, "b": 2}
        print(type(json.dumps(self.data)))    //#打印结果：<class 'str'>

    def practice_dump(self):  //#将dict转化为json文件
        with open("./demo.json","w") as fs:
            json.dump(self.data,fp=fs)

    def practice_loads(self): //#将json格式string转换为dict
        json_data = json.dumps(self.data)
        print(type(json_data)) // #打印结果：<class 'str'>
        print(json.loads(json_data))  //#打印结果：{'a': 1, 'b': 2}
        print(type(json.loads(json_data)))  //#打印结果：<class 'dict'>

    def practice_load(self):  //#将json格式字符串文件转化为dict
        print(json.load(open("demo.json")))  //#打印结果：{'a': 1, 'b': 2}

json.dumps常用参数

sort.keys:输出时字典是键值排序的，而不是随机的
indent：缩进，可以更好地看清结构
json需要字典的键是字符串，否则会抛出ValueError
```
print(json.dumps(self.data, sort_keys=True,indent=4)) 
```
打印结果：

Excel
直观的界面，出色的计算功能
好用的第三方库集合：http://www.python-excel.org/
openpyxl库：https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/

python中创建以及写入excel文件

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter

wb = Workbook()  //#实例化workbook

dest_filename = 'empty_book.xlsx'    //#命名文件

ws1 = wb.active  //#获取当前页签
ws1.title = "range names"  //#命名页签

for row in range(1, 40):  //#row:行
  ws1.append(range(600))

ws2 = wb.create_sheet(title="Pi")

ws2['F5'] = 3.14

ws3 = wb.create_sheet(title="Data")
for row in range(10, 20):
  for col in range(27, 54):
     _ = ws3.cell(column=col, row=row, value="{0}".format(get_column_letter(col)))
print(ws3['AA10'].value)
wb.save(filename = dest_filename)    //#保存文件

读取excel

from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook(filename = 'empty_book.xlsx')  #读取empty_book
sheet_ranges = wb['range names']      #页签
print(sheet_ranges['D18'].value)

练习1

写入一组身高体重excel文件
读取写入的excel数据

计算是否为健康体重，如果是健康体重，则在旁边备注健康，并打印（健康体重计算公式：（身高cm-70）*60%）

from openpyxl import Workbook, load_workbook
class PracticeExcel:
def create_data(self):
    """
    创建excel数据
    :return:
    """
    wb =Workbook()
    ws1 = wb.active
    ws1.title = 'create'   #页签
    ws1["A1"] = '身高'
    ws1["B1"] = '体重'
    #方法1：列表写入
    # height = [180, 160, 170, 155]
    # weight = [60, 55, 60, 80]
    # for i in range(len(height)):
    #     ws1.cell(row=i+2,column=1).value = height[i]   #cell：找单元格(通过行列找),value去拿单元格的值
    #     ws1.cell(row=i+2,column=2).value = weight[i]
    #方法2：字典写入
    data_dict = {180:60,160:54,170:60,155:80}
    data_keys=[i for i in data_dict.keys()]
    for i in range(len(data_keys)):
        ws1.cell(row=i+2,column=1).value =data_keys[i]   #cell：找单元格(通过行列找),value去拿单元格的值
        ws1.cell(row=i+2,column=2).value = data_dict[data_keys[i]]
    wb.save("data.xlsx")

def read_data(self):
    ld = load_workbook(filename="data.xlsx")
    sheet = ld["create"]
    for i in range(5):
        print(sheet.cell(row=i + 1, column=1).value)

def heathy_data(self):
    ld = load_workbook(filename="data.xlsx")
    sheet = ld["create"]
    sheet.cell(row=1, column=3).value = "备注"
    for i in range(4):
        height = sheet.cell(row=i+2,column=1).value
        weight = sheet.cell(row=i+2,column=2).value
        heathy_weight = (height - 70) * 0.6
        if weight == heathy_weight:
            print("这是一个健康体重",weight)
            sheet.cell(row=i+2,column=3).value = "健康体重"

    ld.save(filename="data.xlsx")
pe = PracticeExcel()
pe.heathy_data()

练习2

1、打开百度
2、输入搜索词
3、点击搜索

4、将元素定位和输入的数据使用的excel管理

import time
import selenium
from openpyxl import Workbook, load_workbook
from selenium import webdriver
class SeleniumPython:
def __init__(self):
   ld = load_workbook("./selenium.xlsx")
   self.ws = ld.worksheets[0]
   #print(self.ws["A2"].value)     #kw

def go_baidu(self):
   """
   1、打开百度
   2、输入搜索词
   3、点击搜索
   将元素定位和输入的数据使用的excel管理
   :return:
   """
   #实例化driver
   driver = webdriver.Chrome()
   driver.get("https://www.baidu.com/")
driver.find_element_by_id(self.ws["A2"].value).send_keys(self.ws["B2"].value)
   driver.find_element_by_id(self.ws["A3"].value).click()
   time.sleep(15)
 if __name__ == '__main__':
     sp = SeleniumPython()
     sp.go_baidu()
__name__代表：如果是当前模块就返回一个__main__，如果是非当前模块，就不会返回__main__

YAML

YAML是一个可读性高，用来表达数据序列化的格式，常常作为配置文件使用

官方文档 https://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation
导入 import yaml

yaml.dump

yaml.dump函数接收一个Python对象并生成一个YAML文档
- 直接转换
```
import yaml
data = [1,2,3]
print(yaml.dump(data))
```
  打印结果：
- 转换为yaml文件(生成一个.yml文件)
```
with open("demo.yml","w") as f:
yaml.dump(data,f)
```
  yaml.load(推荐使用yaml.safe_load，更加安全)
yaml.load可以将yaml格式/文件转换为列表/字典
- 直接转yam格式
  
  打印：[1,2,3]
- 将yaml文件转化为列表/字典
```
print(yaml.safe_load(open("./demo.yml")))
```
  打印：[1,2,3]

yaml语法

大小写敏感
使用缩进表示层级关系
缩进的空格数不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可
“#”表示注释，从这个字符一直到行尾，都会被解析器忽略，这个和python的注释一样

yaml支持的数据结构

对象：键值对的集合(字典)——冒号后面一定要加空格
- python中的字典在yaml中如何书写？
- python中的字典嵌套字典在yaml中如何书写？
```
data = {"a":1,"b":2,"c":{"a":4,"b":5,"z":6}}
with open("./demo2.yml","w") as f:
yaml.dump(data,f)
```
  结果：
数组：列表——yaml里面写一个列表，前面加一个"-"符号
- 列表:[1,2,3]
- 嵌套[[2,3],[4,5]]
纯量：单个的、不可再分的值、字符串、布尔值、整数、浮点数、Null、时间、日期
- 1、int 和 float类型的数字
- 2、布尔值用true和false表示
- 3、None用~表示
- 4、日期采用复合iso8601格式的年、月、日表示
- 5、使用两个感叹号，强制转换数据类型
```
yaml格式：
int1: 1
float1: 12.30
bool1: true
bool2: false
none1: ~
time: 2020-05-10
n1: !!str 123
```
```
打印结果：
print(yaml.safe_load(open("./data_type.yml")))
```

yaml实例

使用yaml进行之前身高体重读取

import yaml
class PythonYaml:
    def __init__(self):
        self.data = yaml.safe_load(open("./data.yml"))

    def read_list(self):
        for i in range(len(self.data["height"])):
            print("身高是{},体重是{}".format(self.data["height"][i],self.data["weight"][i]))

if __name__ == '__main__':
    py = PythonYaml()
    py.read_list()

yaml文档：
图片说明
打印结果：

python外部数据源文件处理