Summary  
Demonstrates how to combine logical operators to evaluate multiple conditions simultaneously and nest these tests within conditional statements to implement complex decision logic.

General domain of usage  
Spreadsheet data analysis

Bruk av `AND` og `OR` gjør det mulig å utføre mer **avanserte logiske tester** ved å kombinere **flere betingelser**.

## Viktige punkter

- Bruk `AND`-**funksjonen** for å teste om **alle** betingelser er oppfylt slik: `=AND(condition1, condition2,...)`;
- Bruk `OR`-**funksjonen** for å teste om **minst én** betingelse er oppfylt slik: `=OR(condition1, condition2, ...)`.

Startarbeidsbok

import unittest
import json
import os
import zipfile
import xml.etree.ElementTree as ET


# ── stdlib xlsx reader (no third-party packages) ───────────────────────────────

_NS = "http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2006/main"
_REL_NS = "http://schemas.openxmlformats.org/package/2006/relationships"


def _col_to_letter(col):
    result = ""
    col += 1
    while col > 0:
        col, rem = divmod(col - 1, 26)
        result = chr(ord("A") + rem) + result
    return result


def _read_xlsx_cells(filename):
    cells = {}
    with zipfile.ZipFile(filename) as z:
        names = z.namelist()
        shared_strings = []
        if "xl/sharedStrings.xml" in names:
            ss = ET.parse(z.open("xl/sharedStrings.xml")).getroot()
            for si in ss.findall(f"{{{_NS}}}si"):
                t = si.find(f"{{{_NS}}}t")
                if t is not None:
                    shared_strings.append(t.text or "")
                else:
                    shared_strings.append(
                        "".join(e.text or "" for e in si.iter(f"{{{_NS}}}t"))
                    )

        sheet_path = "xl/worksheets/sheet1.xml"
        try:
            wb = ET.parse(z.open("xl/workbook.xml")).getroot()
            rels = ET.parse(z.open("xl/_rels/workbook.xml.rels")).getroot()
            first_sheet = wb.find(f"{{{_NS}}}sheets/{{{_NS}}}sheet")
            if first_sheet is not None:
                r_id = first_sheet.get(
                    "{http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/relationships}id"
                )
                for rel in rels.findall(f"{{{_REL_NS}}}Relationship"):
                    if rel.get("Id") == r_id:
                        target = rel.get("Target").lstrip("/")
                        sheet_path = target if target.startswith("xl/") else "xl/" + target
                        break
        except Exception:
            pass

        ws = ET.parse(z.open(sheet_path)).getroot()
        for c in ws.iter(f"{{{_NS}}}c"):
            ref = c.get("r", "")
            t = c.get("t", "")
            f_el = c.find(f"{{{_NS}}}f")
            v_el = c.find(f"{{{_NS}}}v")

            cell = {}
            if f_el is not None and f_el.text:
                cell["f"] = "=" + f_el.text
            if v_el is not None and v_el.text is not None:
                if t == "s":
                    idx = int(v_el.text)
                    cell["v"] = shared_strings[idx] if idx < len(shared_strings) else ""
                elif t in ("str", "inlineStr"):
                    cell["v"] = v_el.text
                elif t == "b":
                    cell["v"] = bool(int(v_el.text))
                else:
                    try:
                        num = float(v_el.text)
                        cell["v"] = int(num) if num == int(num) else num
                    except (ValueError, TypeError):
                        cell["v"] = v_el.text

            cells[ref] = cell
    return cells


def _find_data_source():
    """Return ('json', data) or ('xlsx', path) or (None, None)."""
    if os.path.exists("payload.json"):
        try:
            with open("payload.json") as f:
                content = f.read().strip()
            if content:
                data = json.loads(content)
                return "json", data
        except (json.JSONDecodeError, ValueError):
            pass

    xlsx_files = [f for f in os.listdir(".") if f.lower().endswith(".xlsx")]
    for name in ["solution.xlsx"] + xlsx_files:
        if os.path.exists(name):
            return "xlsx", name

    return None, None


# ── test helpers ───────────────────────────────────────────────────────────────

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


# ── test class ─────────────────────────────────────────────────────────────────

class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        source_type, source = _find_data_source()

        if source_type == "json":
            cls.sheet = next(iter(source["sheets"].values()))
            cls._xlsx_cells = None
            cls._no_data = False
        elif source_type == "xlsx":
            cls._xlsx_cells = _read_xlsx_cells(source)
            cls.sheet = None
            cls._no_data = False
        else:
            cls.sheet = None
            cls._xlsx_cells = None
            cls._no_data = True

    def _get_cell(self, row, col):
        if self._no_data:
            return {}
        if self.sheet is not None:
            row_data = self.sheet.get("cellData", {}).get(str(row), {})
            cell = row_data.get(str(col))
            if cell is None:
                for key, val in row_data.items():
                    if "-" in key:
                        try:
                            start, end = map(int, key.split("-", 1))
                            if start <= col <= end:
                                cell = val
                                break
                        except (ValueError, IndexError):
                            pass
            return cell or {}
        else:
            ref = _col_to_letter(col) + str(row + 1)
            return self._xlsx_cells.get(ref, {})

    def _check_cell(self, row, col, cell_ref, *expected):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, f"{cell_ref} check passed.", "")
            return

        cell = self._get_cell(row, col)
        formula = cell.get("f")
        value = cell.get("v")

        if formula and formula in expected:
            _dynamic_test(self, True, f"{cell_ref} contains the correct formula.", "")
            return

        ok = False
        for exp in expected:
            if isinstance(exp, bool) and isinstance(value, bool):
                if value == exp:
                    ok = True
                    break
            elif isinstance(exp, (int, float)) and not isinstance(exp, bool) \
                    and isinstance(value, (int, float)) and not isinstance(value, bool):
                if abs(value - exp) < 0.01:
                    ok = True
                    break
            elif value == exp:
                ok = True
                break

        _dynamic_test(
            self, ok,
            f"{cell_ref} contains the correct formula or result.",
            f"{cell_ref} should be one of {expected!r}, "
            f"but got value={value!r}, formula={formula!r}.",
        )

    # ── tests ──────────────────────────────────────────────────────────────────

    def test_g20_g26_or_formula(self):
        """G20:G26 — =OR(Bxx="Target Met", Fxx>95) drag-filled down."""
        # OR returns TRUE/FALSE; Univer stores as 1/0 or bool; accept all forms.
        valid_results = (True, False, 1, 0, "TRUE", "FALSE")
        for excel_row in range(20, 27):
            ref_row = excel_row           # G20 references B20/F20, etc.
            row_0 = excel_row - 1
            cell_ref = f"G{excel_row}"
            self._check_cell(
                row_0, 6, cell_ref,
                f'=OR(B{ref_row}="Target Met",F{ref_row}>95)',
                f'=OR(B{ref_row}="Target Met", F{ref_row}>95)',
                *valid_results,
            )

    def test_f32_f38_if_or_formula(self):
        """F32:F38 — =IF(OR(Bxx="Target Met",Fxx>95),"20%","0%") drag-filled down."""
        # Drag-filled cells store % as numbers: 0.2=20%, 0=0%
        valid_results = ("20%", "0%", 0.2, 0)
        for excel_row in range(32, 39):
            ref_row = excel_row - 12      # F32 references row 20, F33→21, etc.
            row_0 = excel_row - 1
            cell_ref = f"F{excel_row}"
            self._check_cell(
                row_0, 5, cell_ref,
                f'=IF(OR(B{ref_row}="Target Met",F{ref_row}>95),"20%","0%")',
                f'=IF(OR(B{ref_row}="Target Met", F{ref_row}>95),"20%","0%")',
                f'=IF(G{ref_row},"20%","0%")',
                f'=IF(G{ref_row}, "20%", "0%")',
                *valid_results,
            )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_main.py

Fordyp deg i Excel med dette omfattende videokurset, utformet for å ta deg fra grunnleggende navigasjon til å mestre funksjoner og enkel dataanalyse. Kurset starter med grunnleggende ferdigheter som dataregistrering og celleformatering, og du vil raskt gå videre til å bruke kraftige verktøy. Enten du organiserer store datasett, utfører statistisk analyse eller lager dynamiske diagrammer, gir dette kurset deg de praktiske ferdighetene som trengs i dagens datadrevne miljø.

Start din reise med Excel ved å forstå grensesnittet, grunnleggende funksjoner og essensielle teknikker for dataregistrering. Få innsikt i navigering av verktøylinjer, regneark og mestre de grunnleggende elementene for å legge et solid grunnlag.

Fordyp deg i Excel ved å utforske avanserte alternativer for dataregistrering og formatering. Forbedre ferdighetene dine innen tekst- og tallformatering, oppdag effektiv bruk av stiler, og øk regnearkets lesbarhet og funksjonalitet.

Frigjør kraften i Excel med en introduksjon til grunnleggende formler og funksjoner. Få trygghet i å utføre beregninger, bruke cellereferanser og benytte sentrale funksjoner som SUM, GJENNOMSNITT, MIN og MAKS for å automatisere og forenkle dataanalysen.

I denne delen vil du mestre avanserte Excel-formler og -funksjoner, noe som forbedrer din evne til å håndtere komplekse beregninger. Lær å vise og revidere formler, bruke nestede og logiske utsagn, samt anvende betingelser effektivt for å effektivisere dine dataanalysoppgaver.

Utforsk omfattende teknikker for sortering, filtrering og effektiv databehandling. Denne delen dekker alt fra grunnleggende dataorganisering til avansert filtrering og tabellhåndtering, og sikrer at du kan håndtere og analysere data på en effektiv måte.

Fordyp deg i kunsten å visualisere data ved hjelp av Excels kraftige diagramverktøy. Du vil lære å lage ulike typer diagrammer, tilpasse dem for å forbedre det visuelle uttrykket, og manipulere data i diagrammer for å presentere tydelige og overbevisende visuelle fremstillinger.

Oppnå ferdigheter i å administrere regneark og arbeidsbøker i Excel. Denne delen gir opplæring i effektiv organisering og håndtering av arbeidsbokelementer, bruk av formateringsverktøy og sikring av arbeidet med passord, og gir en grundig innføring i arbeidsbokoperasjoner.

Kombinere AND og OR i Excel

Viktige punkter