Python解决读取excel数据慢的问题
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在做自动化测试的时候,我思考了一个问题,就是如果我们的测试用例随着项目的推进越来越多时,我们做自动化回归的时间也就越来越长,其中影响自动化测试速度的一个原因就是测试用例的读取问题。用例越多,所消耗的读取用例时间也就越长,这样会消耗很多不必要的时间,所以接下来将介绍一下pandas中的pickle存储格式,pickle存储格式配合pandas的数据读取格式,极大程度上提高了数据速度,提高自动化测试的工作效率! 1、首先我们要准备一个excel,里面存放1048576行数据(这也是excel单个sheet的最大存储容量)。如果觉得准备这个数据很麻烦呢,也可以先准备一个小数据的excel文件,通过一个循环写入来创建这个大数据量的文件,下面提供思路代码:
import pandas as pd """利用pandas来读写数据""" path = r"D:softwarepycharmPythonApiHeaders ools ew.xlsx" # 读取数据 df = pd.read_excel(path, sheet_name="strategy") result = [] i = 0 # 循环复制excel中的数据存放在result列表中 while i < 10: i += 1 list1 = list(copy.deepcopy(df.values)) # 深拷贝 result += list1 print("result len is :", len(result)) # print(result[:1]) # 创建一个新的dataframe对象,取好列名 df = pd.DataFrame(result, columns=["Case_id", "Checkpoints", "Child_checkpoint", "Priority", "title", "Is_upload", "Method", "Url", "Headers", "Json", "Data", "Params", "setup_sql", "Expected_results", "Extract_data", "Actual_results", "assert_db", "Tester", "Test_result", "Type" ]) # 写入到excel中,指定好sheet名称 df.to_excel(path, index=False, sheet_name="strategy") # 打印写入到excel的数据长度 print(len(result))
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2、接着,我们来查看一下常规使用openpyxl读取excel数据的消耗时间:
import time import pandas as pd file_path = r"D:softwarepycharmPythonApiHeaders ools ew.xlsx" print("read excel start!") cl = HandleExcel(filename=file_path) start = time.time() result = cl.get_excel_test_cases(sheet_name="strategy") cost = time.time() - start print("read excel cost:", cost)
"""打印结果""" read excel start! read excel cost: 5.965034008026123
可以看出读取单个sheet,花费了近6s,如果我们还要读取多个模块的话,这个时间可以想象会消耗非常多的时间!
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3、然后我们可以看一下读取pickle存储方式的数据消耗的时间。首先我们要准备一个pickle存储方式的文件!这个就很难了!其实也不难,利用pandas就可以一键转换啦,非常方便。
import time import pandas as pd file_path = r"D:softwarepycharmPythonApiHeaders ools ew.xlsx" # 设置pandas读取excel对象 df = pd.read_excel(file_path) # 输出pickle文件 df.to_pickle("new.pkl")
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4、生成pickle文件之后,我们就可以读取pkl文件了,然后看一下读取时间:
```python import time import pandas as pd start = time.time() df = pd.read_pickle("new.pkl") cost2 = time.time() - start print("read pkl cost:", cost2)
read pkl cost: 0.06400060653686523
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5、最后我们看一下读取pkl和读取excel消耗时间的对比:
print("excel / pkl:", cost / cost2) # 打印结果 excel / pkl: 93.20277307981732
我们可以发现读取excel文件所消耗的时间是读取pkl文件的93倍!如果是读取多个sheet页的话,这个性能可能还会更高!