ChatGPT-看一看你还有多久失业

需求：将下列表格中的数据导入mysql数据库并且可以将mysql数据库上的数据导出到excel，如果让你做需要多久时间

第1次询问ChatGPT：一个excel内部有多个sheet，每个sheet的表头都是章节号、测试项、测试子项、用例名称、用例表示、测试说明、预置条件、输入及操作说明、期望测试结果、实际测试结果、执行结果、测试人员、执行日期、问题单标识。要求1、根据上述内容创建数据根据mysql创建创建数据表，同时增加首列作为id；要求2、使用python将上述excel中多个sheet录入mysql数据库；要求3、可以从mysql数据库导出到excel
好的，我会逐步为您解答如何实现这些要求。

以下是ChatGP第1次回复

根据上述内容创建数据根据mysql创建创建数据表，同时增加首列作为id。

首先，我们需要根据Excel表格中的字段信息，在MySQL数据库中创建对应的数据表。可以使用MySQL命令行或者可视化工具如phpMyAdmin等创建表格，具体操作如下：

CREATE TABLE test_cases (id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,chapter_number VARCHAR(255),test_item VARCHAR(255),test_subitem VARCHAR(255),case_name VARCHAR(255),case_representation VARCHAR(255),test_description VARCHAR(255),precondition VARCHAR(255),input_operation VARCHAR(255),expected_result VARCHAR(255),actual_result VARCHAR(255),execution_result VARCHAR(255),tester VARCHAR(255),execution_date VARCHAR(255),issue_id VARCHAR(255),PRIMARY KEY (id)
);

这个表格中包含了所有Excel表格中的字段，同时增加了一个自增的id字段作为主键。

使用python将上述excel中多个sheet录入mysql数据库。

可以使用Python的pandas库读取Excel文件，然后将每个sheet的数据逐行插入到MySQL数据库中。具体代码如下：

import pandas as pd
import pymysql# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='test_db')# 读取Excel文件
excel_file = pd.ExcelFile('test_cases.xlsx')# 遍历每个sheet，将数据插入到MySQL数据库中
for sheet_name in excel_file.sheet_names:sheet_data = excel_file.parse(sheet_name)for row_index, row in sheet_data.iterrows():# 将数据插入到MySQL数据库中cursor = conn.cursor()cursor.execute("""INSERT INTO test_cases (chapter_number, test_item, test_subitem, case_name, case_representation,test_description, precondition, input_operation, expected_result, actual_result,execution_result, tester, execution_date, issue_id)VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)""", tuple(row))conn.commit()# 关闭MySQL数据库连接
conn.close()

这个代码会读取名为test_cases.xlsx的Excel文件中的所有sheet，然后将每行数据插入到MySQL数据库中。

可以从mysql数据库导出到excel。

要将MySQL数据库中的数据导出到Excel文件中，可以使用Python的pandas库。具体代码如下：

import pandas as pd
import pymysql# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='test_db')# 从MySQL数据库中读取数据
query = "SELECT * FROM test_cases"
df = pd.read_sql_query(query, conn)# 将数据保存到Excel文件中
df.to_excel('test_cases_export.xlsx', index=False)# 关闭MySQL数据库连接
conn.close()
这个代码会从MySQL数据库中读取test_cases表格的所有数据

由于测试的表格出现了空值的情况导致向数据库添加数据时出现，经过修改，下面是第2次问答，将会自动修改导入数据时的脚本，并解决前面的问题

第2次询问ChatGPT：有一个excel内部有多个sheet，每个sheet的表头都是章节号、测试项、测试子项、用例名称、用例表示、测试说明、预置条件、输入及操作说明、期望测试结果、实际测试结果、执行结果、测试人员、执行日期、问题标识。
要求1、excel中可能出现空值以及MySQL不支持NaN（Not a Number）这个特殊的浮点数值，要在代码中避免出现此类问题，此外需进行参数校验、异常处理等必要措施
要求2、根据上述内容创建数据根据mysql创建创建数据表，同时增加首列作为id，excel中所有的sheet存在一个数据表中；
要求3、将上述excel中多个sheet录入mysql数据库；
要求4、可以从mysql数据库导出到excel；
要求5、用python实现上述代码，

以下是ChatGP第2次回复

import pandas as pd
import pymysql# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='test_db')# 读取Excel文件
excel_file = pd.ExcelFile('./file/CESHIYONGLIZHIXINGJI.xlsx')# 遍历每个sheet，将数据插入到MySQL数据库中
for sheet_name in excel_file.sheet_names:sheet_data = excel_file.parse(sheet_name)for row_index, row in sheet_data.iterrows():# 检查每个值是否为NaN，将NaN值替换为Nonerow = [None if pd.isna(value) else value for value in row]# 将数据插入到MySQL数据库中cursor = conn.cursor()cursor.execute("""INSERT INTO test_cases (chapter_no, test_item, test_subitem, case_name, case_representation,test_description, preconditions, input_operation, expected_result, actual_result,execution_result, tester, execution_date, issue_id)VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)""", tuple(row))conn.commit()print(f'sheet_name:{sheet_name} pass')# 关闭MySQL数据库连接
conn.close()
print('all pass')