使用软件测试数据的方法主要包括以下几种：

数据获取

读取CSV文件：使用Pandas库读取存储在CSV文件中的测试数据，这是最直接和常用的方法。例如：

```python

import pandas as pd

test_data = pd.read_csv('software_test_data.csv')

print(test_data.head())

```

数据生成

随机生成：使用NumPy库生成随机数或随机数据，适用于需要大量数据且数据分布无特定要求的场景。例如：

```python

import numpy as np

random_numbers = np.random.randint(0, 100, 1000)

```

数据库导入：从数据库中导入测试数据，适用于需要大量数据且数据已经存在于数据库中的情况。

数据模拟：基于真实数据进行加工和排列组合，生成更接近实际使用场景的测试数据。

基于GUI操作生成：通过模拟用户操作图形用户界面来生成测试数据，适用于需要真实业务数据的场景。

通过API调用生成：直接调用后端API生成测试数据，适用于需要快速生成大量数据且数据格式固定的情况。

数据准备

边界值测试：针对输入数据的边界值进行测试，以发现系统在极限情况下的潜在问题。

等价类划分：将测试数据划分为不同的等价类别，选取代表性的数据进行测试，以提高测试效率。

数据使用

自动化测试：使用自动化脚本（如Selenium）模拟用户操作，生成和执行测试数据。

数据备份导入：将本地保存的测试数据备份导入到测试环境中。

线上数据导入：将线上环境的数据导入到测试环境，需谨慎操作以确保数据准确性和安全性。

数据处理

数据清洗：确保测试数据的准确性和一致性，处理缺失值、异常值等问题。

数据转换：将数据转换为适合测试的格式，如日期时间格式、分类数据等。

数据存储

临时表：在数据库中创建临时表，用于存储测试数据，以便在测试过程中快速访问和修改。

文件存储：将测试数据保存为文件，便于后续分析和复用。

在选择测试数据的方法时，需要根据具体的测试需求、数据量大小、数据来源等因素进行综合考虑，以确保测试数据的有效性和测试的准确性。