print(sheet.cell_value(0,3)) #第0行，第3列
print(sheet.cell_value(1,0))#第1行，第0列
print(sheet.cell_value(2,0))
print(sheet.merged_cells)# 包含四個元素（起始行，結束行，起始列，結束列）
# 給出乙個行列，判斷乙個單元格是否是合併過的
x = 2
y = 0
if x>=1 and x<5:
if y>=0 and y<1:
print( '合併單元格' )
else:
print('不是合併單元格')
else:
print('不是合併單元格')
# for 迴圈支援同時使用元組中的多個變數做成引數
for (min_row,max_row,min_col,max_col) in [(1, 5, 0, 1)]:
print( min_row,min_col,max_row,max_col ) #輸出1，0，5，1
# 解決合併單元格值為空的問題
row_index = 1 ; col_index = 2
for (min_row,max_row,min_col,max_col) in sheet.merged_cells:
if row_index >= min_row and row_index < max_row:
if col_index >= min_col and col_index < max_col:
cell_value = sheet.cell_value(min_row,min_col)#合併單元格的值等於合併第乙個單元格的值（1，0）只有合併單元格的值才能取出：學習python程式設計
else:
cell_value = sheet.cell_value(row_index,col_index)
else:
cell_value = sheet.cell_value(row_index, col_index)
print( cell_value )
# 做成方法
def get_cell_merged_value(row_index,col_index):
for (min_row, max_row, min_col, max_col) in sheet.merged_cells:
if row_index >= min_row and row_index < max_row:
if col_index >= min_col and col_index < max_col:
cell_value = sheet.cell_value(min_row, min_col) # 合併單元格的值等於合併第乙個單元格的值
資料來源處理概述（二）
1框架資料來源概述 2處理資料來源用到的工具包詳解 3資料來源處理設計思路和實戰 1框架資料來源概述 框架中的資料來源是指作為測試框架執行時，輸入的相關 配置資料 測試用例資料等。配置資料一般使用字尾為.ini的檔案進行配置，主要對比 如測試主機位址 測試日誌和報告路徑等進行配置。在實際的框架設計中...
SparkSQL操作Hive資料來源
將hive安裝目錄中conf目錄下的hive site.xml拷貝至spark安裝目錄下的conf目錄。然後啟動sparkshell，執行 前者為元資料，後者為hive中的庫，現在在命令列中已經可以直接操作hive了。package main.com.sh import org.apache.spa...
C 操作ODBC資料來源
新建 localmachine對應系統currentuser對應使用者string strtext file.readalltext c windows eado.ini microsoft.win32.registry.currentuser.opensubkey software opensub...