# coding: utf-8 import os import pandas as pd import openpyxl from win32com.client import DispatchEx import time def just_open(filename): """ 功能：为了让有公式的excel计算出数值，进而做下一步处理 参考： 1. https://blog.csdn.net/claria029/article/details/116486904 2. https://blog.csdn.net/zhfak/article/details/125382349 参数：文件路径，一定是 r'D:\\Syncthing\\company\\D-测试工作\\X-自动化测试\\01-制动数据处理\test.xlsx' 的格式 返回值：无 """ xlApp = DispatchEx("Excel.Application") xlApp.Visible = False xlBook = xlApp.Workbooks.Open(filename) xlApp.DisplayAlerts = 0 xlBook.SaveAs(filename) xlBook.Close() def traversal_files(path): """ 功能：以列表的形式分别返回指定路径下的文件和文件夹，不包含子目录 参数：路径 返回值：无 """ dirs = [] files = [] for item in os.scandir(path): if item.is_dir(): dirs.append(item.path) elif item.is_file(): files.append(item.path) return dirs, files def find_row_start(excel_file, ws_data, conditions): """ 函数功能：查找数据文件中有效数据的行号 :param excel_file: excel 文件的路径 :param ws_data: excle 中数据页的指针 :param conditions: 通过路径特征提取出来的信息，比如 ['reaach100', 'speed66'] :return: 有效数据的起始行行号 """ global AV global RR ratio = float(conditions[1].removeprefix('speed'))/100 speed_max = AV * ratio * RR / 6 row_max = ws_data.max_row row_start = row_max - 1000 while row_start > 0: _a = ws_data[f"A{row_start}"].value _b = ws_data[f"A{row_start - 200}"].value if abs(_a-speed_max) < 50 and abs(_b-speed_max) < 50 and abs(_a - _b) < 70: row_start -= 200 break else: row_start -= 200 else: print(f"{excel_file.replace('xlsx', 'data')}, 这个文件数据有问题，请检查......") os.remove(excel_file) exit(9) return row_max, row_start def find_result_sheet_name(conditions, count): # 该函数比较简单，功能是获取结果文件准确的sheet页名称 # 33%臂展_33%速度_正1 reach = conditions[0].removeprefix('reach') speed = conditions[1].removeprefix('speed') result_sheet_name = f"{reach}%臂展_{speed}%速度_正{count}" return result_sheet_name def copy_data_to_result(ws_data, ws_result, row_max, row_start): """ 函数功能：将数据文件中有效数据拷贝至结果文件对应的 sheet :param ws_data: excle 中数据页的指针 :param ws_result: 结果文件对应 sheet 的指针 :param row_max: 数据文件中获取到的最后一行的行号 :param row_start: 数据文件中获取到的第一行有效行的行号 :return: - """ # 结果文件数据清零 for row in ws_result.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_row=6000 - row_start + 2, max_col=2): for cell in row: cell.value = None # 将合适的数据复制到结果文件 data = [] for row in ws_data.iter_rows(min_row=row_start, min_col=1, max_row=row_max, max_col=2): for cell in row: data.append(cell.value) i = 0 for row in ws_result.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_row=row_max - row_start + 2, max_col=2): for cell in row: cell.value = data[i] i = i + 1 def copy_data_to_excel_file(wb_data, ws_result, row_max, row_start, excel_file): """ :param wb_data: excel 的指针 :param ws_result: 结果文件对应 sheet 的指针 :param row_max: 数据文件中获取到的最后一行的行号 :param row_start: 数据文件中获取到的第一行有效行的行号 :param excel_file: excel 文件的路径 :return: wb_data 是新打开的 excel 文件的指针，ws_dp 是新打开的 excel 文件中的 dp 页指针 """ try: del wb_data['dp'] wb_data.create_sheet('dp') ws_dp = wb_data['dp'] except: wb_data.create_sheet('dp') ws_dp = wb_data['dp'] data = [] for row in ws_result.iter_rows(min_row=1, min_col=1, max_row=row_max-row_start+2, max_col=5): for cell in row: data.append(cell.value) i = 0 for row in ws_dp.iter_rows(min_row=1, min_col=1, max_row=row_max-row_start+2, max_col=5): for cell in row: cell.value = data[i] i = i + 1 global RC global RR ws_dp.cell(row=5, column=7).value = RC ws_dp.cell(row=6, column=7).value = RR wb_data.save(excel_file) just_open(excel_file) # 为了能读取到公式计算的数值，必须要用 win32com 打开关闭一次 wb_data = openpyxl.load_workbook(excel_file, data_only=True) ws_dp = wb_data['dp'] return wb_data, ws_dp def find_row_start_dp(ws_dp, row_max, row_start, conditions): """ 函数功能：获取结果文件 G2 单元格的数据值 :param ws_dp: excel 中新建 sheet 的指针 :param row_max: 数据文件中获取到的最后一行的行号 :param row_start: 数据文件中获取到的第一行有效行的行号 :param conditions: 通过路径特征提取出来的信息，比如 ['reaach100', 'speed66'] :return: 返回 excel 中 dp 这个 sheet 中的有效数据行号，并做了加工处理，因为结果文件的部分属性 """ global AV ratio = float(conditions[1].removeprefix('speed'))/100 av_max = AV * ratio row_max_dp = row_max - row_start + 1 + 1 # title row row_start_dp = row_max_dp - 5 print(f"row_start_dp = {row_start_dp}") while row_start_dp > 1: # 处理异常数据：当从数据文件中拷贝的有效数据超过5000时，会触发该代码块 if ws_dp.cell(row=row_start_dp, column=4).value is None: row_start_dp -= 100 continue # 确认数据有效后，开始查找 G2 的值，这里使用到的原理是： # 1. 计算连续 5 个点的平均值 # 2. 和当前测试条件下的最大值做差，如果绝对值在 1 之内，则认定获取到了该值 _a = float(ws_dp.cell(row=row_start_dp, column=4).value) _b = float(ws_dp.cell(row=row_start_dp - 1, column=4).value) _c = float(ws_dp.cell(row=row_start_dp - 2, column=4).value) _d = float(ws_dp.cell(row=row_start_dp - 3, column=4).value) _e = float(ws_dp.cell(row=row_start_dp - 4, column=4).value) avg = (_a + _b + _c + _d + _e) / 5 if abs(avg - av_max) < 1: row_start_dp = row_start_dp + 10 - 5 # +10 是因为结果文件 C2 的值是 10，-5是做了保守处理，相当于再往前移动 5 个点位 break else: row_start_dp -= 5 # 保守一点，每次移动 5 个点位，如果想要加快程序运行，可适当调整更大一些，建议不超过 15 else: print("数据有误，请确认！") print("未找到平衡的点") exit(1) return row_start_dp def single_file_process(data_file, wb_result, count): """ 函数功能：完成单个数据文件的处理： 1. 将 .data -> .xslx（excel） 2. 根据文件路径特征，获取到结果文件准确的 sheet name 3. 找到数据文件有效的起始点位置 4. 将有效数据 copy 到结果文件对应的 sheet 中的对应位置 5. 结果文件对应 sheet 中会根据公式生成一部分数据，需要将这部分数据 copy 到 excle 中 6. 将 excel 处理一下，获取合适的开始点位置，这个开始点指的是要写入结果文件中的 G2 单元格的值 7. 写入正确的值，int 类型 :param data_file: 数据文件，数据处理的最小单位 :param wb_result: 结果文件的指针，可以理解为打开的结果文件的句柄，从该变量引用到其他sheet :param count: 计数器，对应急停的 1/2/3 次 :return: - """ excel_file = data_file.replace('data', 'xlsx') sheet_name = data_file.split('\\')[-1].removesuffix('.data') df = pd.read_csv(data_file, sep='\t') df.to_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name, index=False) conditions = sorted(data_file.split('\\')[-2].split('_')[1:]) print(f"conditions = {conditions}") result_sheet_name = find_result_sheet_name(conditions, count) ws_result = wb_result[result_sheet_name] wb_data = openpyxl.load_workbook(excel_file) ws_data = wb_data[sheet_name] row_max, row_start = find_row_start(excel_file, ws_data, conditions) copy_data_to_result(ws_data, ws_result, row_max, row_start) wb_data, ws_dp = copy_data_to_excel_file(wb_data, ws_result, row_max, row_start, excel_file) row_start_dp = find_row_start_dp(ws_dp, row_max, row_start, conditions) ws_result["G2"] = int(row_start_dp) wb_data.save(excel_file) wb_data.close() def data_process(result_file, raw_data_dirs): """ 函数功能：完成一个结果文件的数据处理 :param result_file: 每次处理一个结果文件 :param raw_data_dirs: 传入所有的数据文件夹，做筛选 :return: - """ prefix = result_file.split('\\')[-1].split('_')[0] print(f"prefix = {prefix}") print(f"raw_data_dirs = {raw_data_dirs}") wb_result = openpyxl.load_workbook(result_file) # 打开和关闭结果文件夹十分耗时间 for raw_data_dir in raw_data_dirs: if raw_data_dir.split('\\')[-1].split('_')[0] == prefix: print(f"正在处理【{raw_data_dir}】中的数据......") _, data_files = traversal_files(raw_data_dir) count = 1 # 计数器，对应三次急停数据 for data_file in sorted(data_files): print(f"正在处理【{data_file}】....") print(f"count = {count}") single_file_process(data_file, wb_result, count) count += 1 wb_result.save(result_file) wb_result.close() def check_files(raw_data_dirs, result_files): if len(result_files) != 3: print("结果文件数目错误，请参考 readme.txt 中的规则。") exit(3) prefix = [] for result_file in result_files: prefix.append(result_file.split('\\')[-1].split('_')[0]) if not sorted(prefix) == sorted(['load33', 'load66', 'load100']): wd = result_file.split('\\') del wd[-1] wd = '\\'.join(wd) print(f"请关闭所有相关数据文件，并检查工作目录【{wd}】下，有且只允许有类似如下三个文件：") print("1. load33_自研_制动性能测试.xlsx") print("2. load66_自研_制动性能测试.xlsx") print("3. load100_自研_制动性能测试.xlsx") exit(8) for raw_data_dir in raw_data_dirs: prefix = raw_data_dir.split('\\')[-1].split('_')[0] if prefix not in ['load33', 'load66', 'load100']: print(f"报错信息：数据目录【{raw_data_dir}】不合规，请参考如下形式。") print("命名规则：\n\t1. loadAA_speedBB_reachCC\n\t2. loadAA_reachBB_speedCC") print("规则解释：AA/BB/CC 指的是负载/速度/臂展的比例，比如 load66_speed100_reach33 意思是 66% 负载，100% 速度以及 33% 臂展情况下的测试结果文件夹。") exit(7) _, raw_data_files = traversal_files(raw_data_dir) if len(raw_data_files) != 3: print(f"数据目录【{raw_data_dir}】下数据文件个数错误，每个数据目录下有且只能有三个以 .data 为后缀的数据文件。") exit(6) for raw_data_file in raw_data_files: if not raw_data_file.split('\\')[-1].endswith('.data'): print(f"数据文件【{raw_data_file}】后缀错误，每个数据目录下有且只能有三个以 .data 为后缀的数据文件。") exit(5) print("数据目录合规性检查结束......") def delete_excel_files(): global data_dir raw_data_dirs, _ = traversal_files(data_dir) for raw_data_dir in raw_data_dirs: _, raw_data_files = traversal_files(raw_data_dir) for raw_data_file in raw_data_files: if raw_data_file.endswith('.xlsx'): os.remove(raw_data_file) def main(): time_start = time.time() # 记录开始时间 global data_dir raw_data_dirs, result_files = traversal_files(data_dir) print("#调试信息======================================") print(f"结果文件：{result_files}") print(f'数据目录：{raw_data_dirs}') check_files(raw_data_dirs, result_files) for result_file in result_files: print(f"正在整理【{result_file}】文件的数据......") data_process(result_file, raw_data_dirs) delete_excel_files() # 运行结束之后，删除中间临时文件 time_end = time.time() # 记录结束时间 time_total = time_end - time_start # 计算的时间差为程序的执行时间，单位为秒/s print(f"数据处理时间：{time_total//3600:02} h {time_total % 3600/60:05.2f} min") # 定义初始参数，数据文件夹路径/最大角速度/减速比/额定电流 global data_dir global AV global RR global RC data_dir = r'D:\Syncthing\company\D-测试工作\X-自动化测试\99-Data\j1' AV = 180 # AV for Angular velocity RR = 120 # RR for Angular velocity RC = 5.6 # RC for Rated Current if __name__ == "__main__": main()