SMAT/ArkAnalyzer-HapRay Excel处理：报表生成与数据导出
项目地址: https://gitcode.com/SMAT/ArkAnalyzer-HapRay 概述
在OpenHarmony应用性能分析领域，数据可视化与报表导出是开发者和测试工程师的核心需求。SMAT/ArkAnalyzer-HapRay作为专业的性能分析工具，提供了强大的Excel报表生成和数据导出功能，帮助用户将复杂的性能数据转化为结构化的商业报表。
本文将深入解析ArkAnalyzer-HapRay的Excel处理能力，涵盖从基础数据导出到高级对比分析的全流程实现。
Excel报表生成架构
ArkAnalyzer-HapRay采用模块化的Excel处理架构，核心组件包括：
核心功能详解
1. 基础Excel报表生成
ArkAnalyzer-HapRay通过ExcelReportSaver类实现多工作表Excel文件的生成：
# 示例：创建Excel报表
from hapray.core.common.excel_utils import ExcelReportSaver
import pandas as pd
# 初始化报表保存器
report_saver = ExcelReportSaver('performance_report.xlsx')
# 添加多个数据工作表
summary_df = pd.DataFrame({'指标': ['CPU使用率', '内存占用', '帧率'], '数值': [85.2, 120.5, 58.3]})
detail_df = pd.DataFrame({'时间戳': [1, 2, 3], '性能数据': [100, 95, 88]})
report_saver.add_sheet(summary_df, '性能概览')
report_saver.add_sheet(detail_df, '详细数据')
# 保存Excel文件
report_saver.save()
2. 性能汇总报表
系统自动生成性能测试的汇总Excel报表，包含关键指标：
| 场景名称 | ROM版本 | 应用版本 | 步骤ID | 步骤名称 | 计数 | 应用计数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 启动场景 | 4.0.0 | 1.2.3 | 1 | 冷启动 | 1500 | 1200 |
| 列表滚动 | 4.0.0 | 1.2.3 | 2 | 快速滚动 | 2300 | 1800 |
3. 对比分析报表
支持多版本性能数据的对比分析，生成差异百分比报表：
# 对比分析流程
def generate_comparison_report(base_dir, compare_dir, output_file):
base_data = load_summary_info(base_dir) # 加载基线数据
compare_data = load_summary_info(compare_dir) # 加载对比数据
# 生成透视表
base_pivot = pivot_summary_info(base_data, 'base')
compare_pivot = pivot_summary_info(compare_data, 'compare')
# 合并并计算百分比差异
merged_df = merge_base_compare(base_pivot, compare_pivot)
# 保存对比报表
saver = ExcelReportSaver(output_file)
saver.add_sheet(merged_df, '性能对比')
saver.save()
实战应用场景
场景1：优化检测报告生成
# 生成二进制优化分析报告
python -m scripts.main opt -i build_output/ -o optimization_report.xlsx -j4
生成的Excel报表包含以下工作表：
- 优化标志分析 - 显示各二进制文件的优化状态
- 符号调用分析 - 函数调用频率统计
- 性能影响评估 - 优化带来的性能提升数据
场景2：多轮测试数据汇总
# 生成性能测试汇总报告
python -m scripts.main perf --run_testcases .*_xhs_.* --round 5
系统自动创建summary_pivot.xlsx，包含：
- 各测试轮次的性能数据
- 统计指标（平均值、最大值、最小值）
- 性能波动分析
场景3：版本对比分析
# 生成版本对比报告
python -m scripts.main compare --base_dir reports/v1.0/ --compare_dir reports/v1.1/ --output version_comparison.xlsx
对比报表提供：
| 指标 | v1.0基准 | v1.1对比 | 变化百分比 | 评估结果 |
|---|---|---|---|---|
| 启动时间(ms) | 1200 | 980 | -18.3% | ✅ 优化显著 |
| 内存占用(MB) | 85 | 92 | +8.2% | ⚠️ 需关注 |
| 帧率(FPS) | 58 | 62 | +6.9% | ✅ 提升明显 |
高级功能特性
1. 自动列宽调整
ExcelReportSaver自动根据内容长度调整列宽，确保数据可读性：
@staticmethod
def _auto_adjust_columns(writer, sheet_name, df):
"""自动调整Excel列宽"""
worksheet = writer.sheets[sheet_name]
for idx, col in enumerate(df.columns):
max_len = max(
len(str(col)), # 列名长度
df[col].astype(str).map(len).max(), # 数据最大长度
)
worksheet.column_dimensions[chr(65 + idx + 1)].width = max_len + 2
2. 多进程报表生成
支持并行处理大量数据，提升报表生成效率：
# 多进程报表生成示例
with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
futures = []
futures.append(executor.submit(analyze_performance_data))
futures.append(executor.submit(analyze_memory_usage))
for future in as_completed(futures):
data = future.result()
report_saver.add_sheet(data, future.task_name)
3. 数据清洗与格式化
自动处理数据异常和格式问题：
def _clean_data_for_json(self, data):
"""清理数据，确保JSON序列化安全"""
if isinstance(data, dict):
return {key: self._clean_data_for_json(value) for key, value in data.items()}
if isinstance(data, list):
return [self._clean_data_for_json(item) for item in data]
if pd.isna(data):
return 0 # 将NaN值转换为0
return data
最佳实践指南
1. 报表命名规范
建议采用统一的命名规则：
{项目名}_{版本号}_{日期}_{报告类型}.xlsx- 示例：
MyApp_v1.2.3_20241201_性能报告.xlsx
2. 数据组织策略
3. 性能优化建议
- 分批处理：对于超大数据集，采用分页处理
- 内存管理：及时释放不再使用的DataFrame
- 缓存利用：重复使用的数据适当缓存
常见问题解决
问题1：报表生成失败
症状：Excel文件生成失败或内容不全 解决方案：
# 检查依赖库
pip install pandas openpyxl
# 确保文件写入权限
chmod +w /path/to/output/directory
问题2：中文乱码
解决方案：
# 确保使用UTF-8编码
df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, encoding='utf-8')
问题3：内存不足
解决方案：
# 使用数据分块处理
chunk_size = 10000
for i in range(0, len(df), chunk_size):
chunk = df[i:i + chunk_size]
process_chunk(chunk)
总结
SMAT/ArkAnalyzer-HapRay的Excel处理功能为OpenHarmony应用性能分析提供了完整的报表解决方案。通过灵活的API设计和强大的数据处理能力，开发者可以：
- 快速生成专业级性能报表
- 深度分析多维度性能数据
- 直观对比不同版本性能差异
- 自动化报表生成流程
掌握这些Excel处理技巧，将显著提升性能分析和优化工作的效率，为应用质量保障提供有力支撑。
提示：建议定期备份重要报表数据，并结合版本控制系统管理历史报告，便于长期趋势分析。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
