在Python中导入测试数据通常有以下几种方法：
使用Pandas库
Pandas是一个强大的数据处理和分析库，可以方便地导入各种数据格式，如CSV、Excel、SQL数据库等。
import pandas as pd导入CSV文件data = pd.read_csv（'test_data.csv'）导入Excel文件data = pd.read_excel（'test_data.xlsx'）
使用NumPy库
NumPy是一个用于科学计算的库，可以导入和处理各种类型的数据，如数组、矩阵等。
import numpy as np导入文本文件data = np.loadtxt（'test_data.txt'）
使用内置的`open（）`函数
如果数据是以文本文件的形式存在，可以使用Python内置的`open（）`函数来打开文件并读取数据。
with open（'test_data.txt', 'r'） as file:data = file.read（）
使用SQL数据库
如果测试数据存储在数据库中，可以使用Python的数据库连接库（如`pymysql`）来执行SQL查询并导入数据。
import pymysql连接数据库conn = pymysql.connect（host='localhost', port=3306, user='root', password='', db='test_db', charset='utf8'）执行SQL查询with conn.cursor（） as cursor:cursor.execute（"SELECT * FROM test_table"）data = cursor.fetchall（）关闭数据库连接conn.close（）
使用其他第三方库
还可以使用其他第三方库来导入各种数据格式，如`sqlite3`库用于连接和操作SQLite数据库，`requests`库用于从网站上获取数据等。
选择哪种方法取决于你的具体需求，例如数据的格式、大小以及是否需要进行复杂的数据处理。Pandas因其强大的数据处理能力，通常是导入和处理数据的首选方法