前言：

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！

正文：

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:\software\pycharm\PythonApiHeaders\tools\new.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))  

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:\software\pycharm\PythonApiHeaders\tools\new.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！

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:\software\pycharm\PythonApiHeaders\tools\new.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")

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：

import time  
import pandas as pd 

start = time.time()  
df = pd.read_pickle("new.pkl")  
cost2 = time.time() - start  
print("read pkl cost:", cost2)

# 打印结果
read pkl cost: 0.06400060653686523

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！