Python如何實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)化和自動(dòng)發(fā)送到目的郵箱

本文小編為大家詳細(xì)介紹“Python如何實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)化和自動(dòng)發(fā)送到目的郵箱”，內(nèi)容詳細(xì)，步驟清晰，細(xì)節(jié)處理妥當(dāng)，希望這篇“Python如何實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)化和自動(dòng)發(fā)送到目的郵箱”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學(xué)習(xí)新知識(shí)吧。

讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來自于我們對(duì)這個(gè)行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價(jià)值的長期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有：域名與空間、虛擬空間、營銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、石城網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。

一、報(bào)表自動(dòng)化目的

1.節(jié)省時(shí)間，提高效率

自動(dòng)化總是能夠很好的節(jié)省時(shí)間，提高我們的工作效率。讓我們的程序編程盡可能的降低每個(gè)功能實(shí)現(xiàn)代碼的耦合性，更好的維護(hù)代碼。這樣我們會(huì)節(jié)省很多時(shí)間讓我們有空去做更多有價(jià)值有意義的工作。

2.減少錯(cuò)誤

編碼實(shí)現(xiàn)效果正確無誤的話是是可以一直沿用的，如果是人為來操作的話反而可能會(huì)犯一些錯(cuò)誤。交給固定的程序來做更加讓人放心，需求變更時(shí)僅修改部分代碼即可解決問題。

二、報(bào)表自動(dòng)化范圍

首先我們需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求來制定我們所需要的報(bào)表，并不是每個(gè)報(bào)表都需要進(jìn)行自動(dòng)化的，一些復(fù)雜二次開發(fā)的指標(biāo)數(shù)據(jù)要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化編程的比較復(fù)雜的，而且可能會(huì)隱藏著各種BUG。所以我們需要對(duì)我們工作所要用到的報(bào)表的特性進(jìn)行歸納，以下是我們需要綜合考慮的幾個(gè)方面：

1.頻率

對(duì)于一些業(yè)務(wù)上經(jīng)常需要用到的表，這些表我們可能要納入自動(dòng)化程序的范圍。例如客戶信息清單、銷售額流量報(bào)表、業(yè)務(wù)流失報(bào)表、環(huán)比同比報(bào)表等。

這些使用頻率較高的報(bào)表，都很有必要進(jìn)行自動(dòng)化。對(duì)于那些偶爾需要使用的報(bào)表，或者是二次開發(fā)指標(biāo)，需要復(fù)制統(tǒng)計(jì)的報(bào)表，這些報(bào)表就沒必要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化了。

2.開發(fā)時(shí)間

這就相當(dāng)于成本和利率一樣，若是有些報(bào)表自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)困難，還超過了我們普通統(tǒng)計(jì)分析所需要的時(shí)間，就沒必要去實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。所以開始自動(dòng)化工作的時(shí)候要衡量一下開發(fā)腳本所耗費(fèi)的時(shí)間和人工做表所耗費(fèi)的時(shí)間哪個(gè)更短了。當(dāng)然我會(huì)提供一套實(shí)現(xiàn)方案，但是僅對(duì)一些常用簡單的報(bào)表。

3.流程

對(duì)于我們報(bào)表每個(gè)過程和步驟，每個(gè)公司都有所不同，我們需要根據(jù)業(yè)務(wù)場景去編碼實(shí)現(xiàn)各個(gè)步驟功能。所以我們制作的流程應(yīng)該是符合業(yè)務(wù)邏輯的，制作的程序也應(yīng)該是符合邏輯的。

三、實(shí)現(xiàn)步驟

首先我們需要知道我們需要什么指標(biāo)：

指標(biāo)

• 總體概覽指標(biāo)

反映某一數(shù)據(jù)指標(biāo)的整體大小

• 對(duì)比性指標(biāo)

• 環(huán)比

相鄰時(shí)間段內(nèi)的指標(biāo)直接作差

• 同比

相鄰時(shí)間段內(nèi)某一共同時(shí)間點(diǎn)上指標(biāo)的對(duì)比

• 集中趨勢指標(biāo)

• 中位數(shù)

• 眾數(shù)

• 平均數(shù)/加權(quán)平均數(shù)

• 離散程度指標(biāo)

• 標(biāo)準(zhǔn)差

• 方差

• 四分位數(shù)

• 全距（極差）

• 最大界減最小界

• 相關(guān)性指標(biāo)

• r

我們拿一個(gè)簡單的報(bào)表來進(jìn)行模擬實(shí)現(xiàn)：

第一步：讀取數(shù)據(jù)源文件

首先我們要了解我們的數(shù)據(jù)是從哪里來的，也就是數(shù)據(jù)源。我們最終的數(shù)據(jù)處理都是轉(zhuǎn)化為DataFrame來進(jìn)行分析的，所以需要對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行轉(zhuǎn)化為DataFrame形式：

import pandas as pd
import json
import pyMySQL
from sqlalchemy import create_engine
# 打開數(shù)據(jù)庫連接
conn = pymysql.connect(host='localhost',
port=3306,
user='root',
passwd='xxxx',
charset = 'utf8'
)
engine=create_engine('mysql+pymysql://root:xxxx@localhost/mysql?charset=utf8')
def read_excel(file):
 df_excel=pd.read_excel(file)
 return df_excel
def read_json(file):
 with open(file,'r')as json_f:
 df_json=pd.read_json(json_f)
 return df_json
def read_sql(table):
 sql_cmd ='SELECT * FROM %s'%table
 df_sql=pd.read_sql(sql_cmd,engine)
 return df_sql
def read_csv(file):
 df_csv=pd.read_csv(file)
 return df_csv

以上代碼均通過測試可以正常使用，但是pandas的read函數(shù)針對(duì)不同的形式的文件讀取，其read函數(shù)參數(shù)也有不同的含義，需要直接根據(jù)表格的形式來調(diào)整。

其他read函數(shù)將會(huì)在文章寫完之后后續(xù)補(bǔ)上，除了read_sql需要連接數(shù)據(jù)庫之外，其他的都是比較簡單的。

第二步：DataFrame計(jì)算

我們以用戶信息為例：

我們需要統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)為：

• #指標(biāo)說明

• 單表圖：

• 前十個(gè)產(chǎn)品受眾最多的地區(qū)

#將城市空值的一行刪除
df=df[df['city_num'].notna()]
#刪除error
df=df.drop(df[df['city_num']=='error'].index)
#統(tǒng)計(jì)df = df.city_num.value_counts()

我們僅獲取前10名的城市就好了，封裝為餅圖：

def pie_chart(df):
 #將城市空值的一行刪除
 df=df[df['city_num'].notna()]
 #刪除error
 df=df.drop(df[df['city_num']=='error'].index)
 #統(tǒng)計(jì)
 df = df.city_num.value_counts()
 df.head(10).plot.pie(subplots=True,figsize=(5, 6),autopct='%.2f%%',radius = 1.2,startangle = 250,legend=False)
pie_chart(read_csv('user_info.csv'))

將圖表保存起來：

plt.savefig('fig_cat.png')

要是你覺得matplotlib的圖片不太美觀的話，你也可以換成echarts的圖片，會(huì)更加好看一些：

pie = Pie()
pie.add("",words)
pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="前十地區(qū)"))
#pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(user_df))
pie.render_notebook()

封裝后就可以直接使用了：

def echart_pie(user_df):
 user_df=user_df[user_df['city_num'].notna()]
 user_df=user_df.drop(user_df[user_df['city_num']=='error'].index)
 user_df = user_df.city_num.value_counts()
 name=user_df.head(10).index.tolist()
 value=user_df.head(10).values.tolist()
 words=list(zip(list(name),list(value)))
 pie = Pie()
 pie.add("",words)
 pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="前十地區(qū)"))
 #pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(user_df))
 return pie.render_notebook()
user_df=read_csv('user_info.csv')
echart_pie(user_df)

可以進(jìn)行保存，可惜不是動(dòng)圖：

from snapshot_selenium import snapshot
make_snapshot(snapshot,echart_pie(user_df).render(),"test.png")

保存為網(wǎng)頁的形式就可以自動(dòng)加載JS進(jìn)行渲染了：

echart_pie(user_df).render('problem.html')
os.system('problem.html')

第三步：自動(dòng)發(fā)送郵件

做出來的一系列報(bào)表一般都要發(fā)給別人看的，對(duì)于一些每天需要發(fā)送到指定郵箱或者需要發(fā)送多封報(bào)表的可以使用Python來自動(dòng)發(fā)送郵箱。

在Python發(fā)送郵件主要借助到smtplib和email這個(gè)兩個(gè)模塊。

• smtplib：主要用來建立和斷開與服務(wù)器連接的工作。

• email：主要用來設(shè)置一些些與郵件本身相關(guān)的內(nèi)容。

不同種類的郵箱服務(wù)器連接地址不一樣，大家根據(jù)自己平常使用的郵箱設(shè)置相應(yīng)的服務(wù)器進(jìn)行連接。這里博主用網(wǎng)易郵箱展示：

首先需要開啟POP3/SMTP/IMAP服務(wù)：

之后便可以根據(jù)授權(quán)碼使用python登入了。

import smtplib
from email import encoders
from email.header import Header
from email.utils import parseaddr,formataddr
from email.mime.application import MIMEApplication
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
#發(fā)件人郵箱
asender="fanstuck@163.com"
#收件人郵箱
areceiver="1079944650@qq.com"
#抄送人郵箱
acc="fanstuck@163.com"
#郵箱主題
asubject="謝謝關(guān)注"
#發(fā)件人地址
from_addr="fanstuck@163.com"
#郵箱授權(quán)碼
password="####"
#郵件設(shè)置
msg=MIMEMultipart()
msg['Subject']=asubject
msg['to']=areceiver
msg['Cc']=acc
msg['from']="fanstuck"
#郵件正文
body="你好，歡迎關(guān)注fanstuck，您的關(guān)注就是我繼續(xù)創(chuàng)作的動(dòng)力！"
msg.attach(MIMEText(body,'plain','utf-8'))
#添加附件
htmlFile = 'C:/Users/10799/problem.html'
html = MIMEApplication(open(htmlFile , 'rb').read())
html.add_header('Content-Disposition', 'attachment', filename='html')
msg.attach(html)
#設(shè)置郵箱服務(wù)器地址和接口
smtp_server="smtp.163.com"
server = smtplib.SMTP(smtp_server,25)
server.set_debuglevel(1)
#登錄郵箱
server.login(from_addr,password)
#發(fā)生郵箱
server.sendmail(from_addr,areceiver.split(',')+acc.split(','),msg.as_string())
#斷開服務(wù)器連接
server.quit()

運(yùn)行測試：

下載文件：

讀到這里，這篇“Python如何實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)化和自動(dòng)發(fā)送到目的郵箱”文章已經(jīng)介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識(shí)點(diǎn)還需要大家自己動(dòng)手實(shí)踐使用過才能領(lǐng)會(huì)，如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

文章題目：Python如何實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)化和自動(dòng)發(fā)送到目的郵箱
文章來源：http://muchs.cn/article16/pdjigg.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)站排名、微信公眾號(hào)、手機(jī)網(wǎng)站建設(shè)、用戶體驗(yàn)、App開發(fā)、網(wǎng)站設(shè)計(jì)

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)