Python/MySQL实现Excel文件自动处理数据功能

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-- Table structure for dingdan
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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;

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-- Records of dingdan
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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;


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-- Table structure for shangpin
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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;

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-- Records of shangpin
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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;

-- 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

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    

     ## 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()

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
   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()

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

 python 路径\文件名.py