excel文件 实现自动处理数据的功能

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  • 问题描述:
  • 解决方案:
    • 一、SQL查询
    • 二、SQL、python处理
    • 三、python处理
    • 四、优化python处理
      • 1.手动执行代码
      • 2.开机自动执行代码
  • 对比四种方案:
  • 总结:

问题描述:

在没有服务器的情况下,excel文件如何实现数据分析和数据自动处理的功能?

例如:消费者购买商品时,会挑选商品然后再对商品付款。现在需要查找出用户挑中但是没有付款的商品并标识为未下单,付款的商品标注为下单。并且每隔一段时间自动执行上述操作。

目的:定时抽取上面的数据分析用户购买商品的行为。对比付款和选中未下单的商品的性能、价格等信息来发掘用户喜好,从而提高选品下单率。

注意:

  • 用户的信息主要以excel的形式存储,没有服务器。
  • 商品表里面存了用户挑选的商品信息。
  • 订单表里面存了用户付款的商品信息。

解决方案:

一、SQL查询

首先想到的是利用SQL语言实现这样的查询。具体实现过程如下:

(1) 建立dingdan表和shangpin表:

-- ----------------------------
-- Table structure for dingdan
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `dingdan`;
CREATE TABLE `dingdan`  (
  `d_id` int(11) NOT NULL,
  `UPC` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`d_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

-- ----------------------------
-- Records of dingdan
-- ----------------------------
INSERT INTO `dingdan` VALUES (1, '6972470560664');
INSERT INTO `dingdan` VALUES (2, '6972470560664');
INSERT INTO `dingdan` VALUES (3, '6972470561227');
INSERT INTO `dingdan` VALUES (4, '6972470561890');
INSERT INTO `dingdan` VALUES (5, '6972470561906');

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;


-- ----------------------------
-- Table structure for shangpin
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `shangpin`;
CREATE TABLE `shangpin`  (
  `UPC` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `商品` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`UPC`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

-- ----------------------------
-- Records of shangpin
-- ----------------------------
INSERT INTO `shangpin` VALUES ('6972470560657', 'A');
INSERT INTO `shangpin` VALUES ('6972470560664', 'A');
INSERT INTO `shangpin` VALUES ('6972470561210', 'D');
INSERT INTO `shangpin` VALUES ('6972470561227', 'B');
INSERT INTO `shangpin` VALUES ('6972470561890', 'C');
INSERT INTO `shangpin` VALUES ('6972470651791', 'B');

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;


(2) 将excel数据导入SQL软件中。

  • 执行下面的查询语句进行查找:
-- 搜索未下单的商品信息
SELECT *,
if(bb.UPC IS NULL,'未下单', '下单') as 下单情况

FROM shangpin aa

LEFT JOIN dingdan bb
ON aa.UPC = bb.UPC
  • 得到以下查询结果:

(3) 将搜索结果导出为excel。

(4) 隔一段时间,需要人工重复上面的操作。

二、SQL、python处理

利用SQL查询、python做定时处理。具体实现过程如下:

(1) 重复方案1中的步骤1和2,将数据导入到数据库中。

(2) 用python连接数据库并查找数据。

import pymysql  #导入PyMySQL库 
import datetime
import warnings
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
warnings.filterwarnings('ignore')

# 1. 连接数据库,创建连接对象 db
# 连接对象作用是:连接数据库、发送数据库信息、处理回滚操作(查询中断时,数据库回到最初状态)、
# 创建新的光标对象 
def connect_database(database, password):
     db = pymysql.connect(host ="localhost", #host属性 
                              user ="sys", #用户名  
                              password = password, #此处填登录数据库的密码 
                              database = database, #数据库名 
                              charset="utf8"  # 如果中文显示乱码,则需要添加charset = "utf8"
                         )
     return db

def read_data(db):
     # 2. 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
     cursor = db.cursor()
     # 3. 利用MySQL语句查找数据并转化为FrameData(包含列名)
     try:
          # 使用 execute() 方法执行 SQL 查询
          mysql = "SELECT *, if(bb.UPC IS NULL,'未下单', '下单') as 下单情况 FROM shangpin aa LEFT JOIN dingdan bb ON aa.UPC = bb.UPC" # SQL语句
          cursor.execute(mysql)
          data = cursor.fetchall()

          # 下面为将获取的数据转化为 dataframe 格式
          columnDes = cursor.description #获取连接对象的描述信息
          #print("cursor.description中的内容:",columnDes)
          columnNames = [columnDes[i][0] for i in range(len(columnDes))] #获取列名
          df = pd.DataFrame([list(i) for i in data],columns=columnNames) #得到的data为二维元组,逐行取出,转化为列表,再转化为df
          print(df)

          """
          db.commit()若对数据库进行了修改,需进行提交之后再关闭
          """
          # 提交到数据库执行
          #db.commit()
          #print("OK")
     except:
          # 如果发生错误则回滚
          db.rollback()
          print("失败")
     """
     使用完成之后需关闭游标和数据库连接,减少资源占用,cursor.close(),db.close()
     db.commit()若对数据库进行了修改,需进行提交之后再关闭
     """
     # 关闭数据库连接
     cursor.close()
     db.close()
     return df    

(3) 做定时任务

  • 参考
     ## 定时任务
     import time
     from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
     
     def job():
       dt = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
       print('{} --- {}'.format(text, t))
       database = 'sys' #数据库名称
       password = 'sys' #数据库用户密码
       db = connect_database(database, password)
       data_sp = read_data(db)
       data_sp.to_excel('../data/data_ans.xlsx', sheet_name='未下单情况')
       
     scheduler = BlockingScheduler()
     # 在每天22和23点的25分,运行一次 job 方法
     scheduler.add_job(job, 'cron', hour='22-23', minute='25')
     scheduler.start()
     
     ## 测试
     # 执行任务
     def time_printer():
         # 输出时间
         now = datetime.datetime.now()
         ts = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
         print('do func time :', ts)
     # 定时任务
     def loop_monitor():
         while True:
             time.sleep(20)  # 暂停20秒
             
     if __name__ == "__main__":
         loop_monitor()
  • 打开data_ans的excel文件即可查看数据。

  • 程序需要一直运行,如果因为关机导致程序终止,需要重新运行。

三、python处理

python处理。具体实现过程如下:

(1) 导入excel数据并利用python完成数据查询,以excel的形式导出查询好的数据。

​ 参考

import pandas as pd
def taskTime():
## 1. 分别导入2个表的数据
    product = pd.read_excel('d:/python_code/crontab/data/taskdata.xlsx', sheet_name='商品') # 换成自己的路径和sheet名称
    order = pd.read_excel('d:/python_code/crontab/data/taskdata.xlsx', sheet_name='订单') 

    ## 2. 抽取数据
    product=product.rename(columns={'UPC':'ID'}) # 对商品表里面的UPC重命名未ID(为了保留订单表里面的CPU着一列)
    PO=pd.merge(product,order,left_on='ID', right_on='UPC',how='left') # 左连接抽取数据
    PO.loc[pd.isnull(PO['UPC']), '下单情况'] = '未下单' # 找到选中但是未下单的数据标注为未下单
    PO['下单情况'] = PO['下单情况'].fillna(value='下单') # 找到下单的数据,在'下单情况'这一列中标注为下单

    ## 3. 以excel的形式导出查询好的数据
    PO = PO.loc[:, ['ID', 'UPC', '下单情况', '产品名称E', '产品参数C', '价格', '建议零售价','订单日期', '品牌', 'PO#', 'SKU','配置', '单价', '数量', '销售金额', '成本单价', '成本', '成本价含税/未税']] # 按列名导出需要的数据
    PO.to_excel('d:/python_code/crontab/data/data_python.xlsx', sheet_name='未下单情况')  # 导出excel表
    return PO

if __name__ == "__main__":
  taskTime()
    print('执行成功')

(2) 定时处理

   ## 2. 定时处理
   import datetime
   from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
   
   def job():
     now = datetime.datetime.now()
     ts = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
     print('执行时间 :', ts)   # 输出时间
     taskTime()  # 执行代码
   
   scheduler = BlockingScheduler() ## 定时 
   # 在每天17和23点的25分,运行一次 job 方法
 scheduler.add_job(job, 'cron', hour='17-23', minute='22')
   scheduler.start()
  • 打开data_python的excel文件即可查看数据。

  • 程序需要一直运行,如果因为关机导致程序终止,需要重新运行。

四、优化python处理

1.手动执行代码

如果电脑需要关机,这时候代码不能一直运行,只能在需要数据的时候执行一下代码。有以下2个执行方法:

(1)用命令行执行代码,具体操作如下:

  • win + R 输入cmd 再输入 路径以及文件名

    python d:\python_code\crontab\code\test.py
    

    见下图

  • 注意:数据还有代码的路径要写对

  • 如果不想用命令行。直接用.bat文件执行也可以。

    • 首先,需要新建一个.bat文件(用来运行脚本),在这个文件里面写上如下代码后保存:

       python 路径\文件名.py
      

  • 将这个文件放到桌面,使用时点击即可。

2.开机自动执行代码

参考

  • 将已经保存的.bat文件复制到该目录(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup)下,可能杀毒软件会阻止,选择允许,然后重启电脑即可。

    注:开机自启以后会打开一个cmd窗口,关闭窗口,python程序将停止运行。

  • 注意:开启自启动可能会让电脑变慢、发热。。。

对比四种方案:

方案名称 优点 缺点
SQL查询 代码简单,实现简单 数据一旦更新需要执行导入导出excel的操作。并且需要手动操作,不能自动提醒。
SQL、python处理 避免导出excel;可以自动提醒 还是需要导入excel;同时操作SQL和python;自动提醒需要程序一直运行
python处理 避免导入导出;可以自动提醒,只操作python 查询时的处理不好做(对新手来说);自动提醒需要程序一直运行
优化python处理 避免导入导出;自动提醒不需要程序一直运行,开机自启动 需要配置一下

总结:

在没有服务器,以excel存储数据的情况下,同样可以利用SQL和python来做数据处理和分析,在遇到excel处理数据特别麻烦的时候可以选择上面的方案做处理,即可以锻炼自己的SQL和python编程的能力,又可以高效地解决问题。

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  • 从Javascript单线程谈Event Loop

    假如面试回答js的运行机制时,你可能说出这么一段话:“Javascript的事件分同步任务和异步任务,遇到同步任务就放在执行栈中执行,而碰到异步任务就放到任务队列之中,等到执行栈执行完毕之后再去执行任务队列之中的事件。”但你能说出背后的原因吗?   先理解相关概念 线程与进程 进程:是系统资源分配和调度的单元。一个运行着的程序就对应了一个进程。一个进程包括了运行中的程序和程序所使用到的内存和系统资源。 线程:线程是进程下的执行者,一个进程至少会开启一个线程(主线程),也可以开启多个线程。   同步和异步 同步和异步关注的是:消息(结果)通信机制 同步:发出调用后,在没有得到结果前,该调用不返回。但是一旦调用返回,就得到返回值 异步:发出调用后,调用直接返回,没有返回结果。但结果由回调函数给出,至于什么时候给出,不知道。(这个回调函数肯定是在当前js执行完后才执行)   阻塞与非阻塞 阻塞和非阻塞关注的是:程序在等待调用结果时的状态. 阻塞调用:调用结果返回之前,当前线程被挂起。调用线程只有在得到结果后才会返回。非阻塞调用:在不能立刻得到结果之前,该调用不会

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