所用拓展模块
xlrd:
Python语言中,读取Excel的扩展工具。可以实现指定表单、指定单元格的读取。
使用前须安装。
下载地址:https://pypi.python.org/pypi/xlrd
解压后cd到解压目录,执行 python setup.py install 即可
datetime:
Python内置用于操作日期时间的模块
拟实现功能模块
读xls文件并录入数据库
根据年、月、日三个参数获取当天的值班情况
饼状图(当天完成值班任务人数/当天未完成值班任务人数)
瀑布图(当天所有值班人员的值班情况)
根据年、月两个参数获取当月的值班情况
根据年参数获取当年的值班情况
值班制度
每天一共有6班:
8:00 - 9:45
9:45 - 11:20
13:30 - 15:10
15:10 - 17:00
17:00 - 18:35
19:00 - 22:00
每个人每天最多值一班。
仅值班时间及前后半个小时内打卡有效。
上班、下班均须打卡,缺打卡则视为未值班。
分析Excel表格
我的指纹考勤机可以一次导出最多一个月的打卡记录。有一个问题是,这一个月可能横跨两个月,也可能横跨一年。比如:2015年03月21日-2015年04月20日、2014年12月15日-2015年01月05日。所以写处理方法的时候一定要注意这个坑。
导出的表格如图所示:
=。=看起来好像基本没人值班,对,就是这样。
大家都好懒T。T
Sign...
简单分析一下,
- 考勤记录表是文件的第三个sheet
- 第三行有起止时间
- 第四行是所有日期的数字
- 接下来每两行:第一行为用户信息;第二行为考勤记录
思路
决定用3个collection分别储存相关信息:
- user:用户信息,包含id、name、dept
- record:考勤记录,包含id(用户id)、y(年)、m(月)、d(日)、check(打卡记录)
- duty:值班安排,包含id(星期数,例:1表示星期一)、list(值班人员id列表)、user_id:["start_time","end_time"](用户值班开始时间和结束时间)
读取xls文件,将新的考勤记录和新的用户存入数据库。
根据年月日参数查询对应record,查询当天的值班安排,匹配获得当天值班同学的考勤记录。将值班同学的打卡时间和值班时间比对,判断是否正常打卡,计算实际值班时长、实际值班百分比。
之后输出json格式数据,用echarts生成图表。
分析当月、当年的考勤记录同理,不过可能稍微复杂一些。
所有的讲解和具体思路都放在源码注释里,请继续往下看源码吧~
源码
main.py
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import os.path import tornado.auth import tornado.escape import tornado.httpserver import tornado.ioloop import tornado.options import tornado.web from tornado.options import define, options import pymongo import time import datetime import xlrd define("port", default=8007, help="run on the given port", type=int) class Application(tornado.web.Application): def __init__(self): handlers = [ (r"/", MainHandler), (r"/read", ReadHandler), (r"/day", DayHandler), ] settings = dict( template_path=os.path.join(os.path.dirname(__file__), "templates"), static_path=os.path.join(os.path.dirname(__file__), "static"), debug=True, ) conn = pymongo.Connection("localhost", 27017) self.db = conn["kaoqin"] tornado.web.Application.__init__(self, handlers, **settings) class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): pass class ReadHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): #获取collection coll_record = self.application.db.record coll_user = self.application.db.user #读取excel表格 table = xlrd.open_workbook('/Users/ant/Webdev/python/excel/data.xls') #读取打卡记录sheet sheet=table.sheet_by_index(2) #读取打卡月份范围 row3 = sheet.row_values(2) m1 = int(row3[2][5:7]) m2 = int(row3[2][18:20]) #设置当前年份 y = int(row3[2][0:4]) #设置当前月份为第一个月份 m = m1 #读取打卡日期范围 row4 = sheet.row_values(3) #初始化上一天 lastday = row4[0] #遍历第四行中的日期 for d in row4: #如果日期小于上一个日期 #说明月份增大,则修改当前月份为第二个月份 if d < lastday: m = m2 #如果当前两个月份分别为12月和1月 #说明跨年了,所以年份 +1 if m1 == 12 and m2 == 1: y = y + 1 #用n计数,范围为 3 到(总行数/2+1) #(总行数/2+1)- 3 = 总用户数 #即遍历所有用户 for n in range(3, sheet.nrows/2+1): #取该用户的第一行,即用户信息行 row_1 = sheet.row_values(n*2-2) #获取用户id u_id = row_1[2] #获取用户姓名 u_name = row_1[10] #获取用户部门 u_dept = row_1[20] #查询该用户 user = coll_user.find_one({"id":u_id}) #如果数据库中不存在该用户则创建新用户 if not user: user = dict() user['id'] = u_id user['name'] = u_name user['dept'] = u_dept coll_user.insert(user) #取该用户的第二行,即考勤记录行 row_2 = sheet.row_values(n*2-1) #获取改当前日期的下标 idx = row4.index(d) #获取当前用户当前日期的考勤记录 check_data = row_2[idx] #初始化空考勤记录列表 check = list() #5个字符一组,遍历考勤记录并存入考勤记录列表 for i in range(0,len(check_data)/5): check.append(check_data[i*5:i*5+5]) #查询当前用户当天记录 record = coll_record.find_one({"y":y, "m":m, "d":d, "id":user['id']}) #如果记录存在则更新记录 if record: for item in check: #将新的考勤记录添加进之前的记录 if item not in record['check']: record['check'].append(item) coll_record.save(record) #如果记录不存在则插入新纪录 else: record = {"y":y, "m":m, "d":d, "id":user['id'], "check":check} coll_record.insert(record)
class DayHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): #获取年月日参数 y = self.get_argument("y",None) m = self.get_argument("m",None) d = self.get_argument("d",None) #判断参数是否设置齐全 if y and m and d: #将参数转换为整型数,方便使用 y = int(y) m = int(m) d = int(d) #获取当天所有记录 coll_record = self.application.db.record record = coll_record.find({"y":y, "m":m, "d":d}) #获取当天为星期几 weekday = datetime.datetime(y,m,d).strftime("%w") #获取当天值班表 coll_duty = self.application.db.duty duty = coll_duty.find_one({"id":int(weekday)}) #初始化空目标记录(当天值班人员记录) target = list() #遍历当天所有记录 for item in record: #当该记录的用户当天有值班任务时,计算并存入target数组 if int(item['id']) in duty['list']: #通过用户id获取该用户值班起止时间 start = duty[item['id']][0] end = duty[item['id']][1] #计算值班时长/秒 date1 = datetime.datetime(y,m,d,int(start[:2]),int(start[-2:])) date2 = datetime.datetime(y,m,d,int(end[:2]),int(end[-2:])) item['length'] = (date2 - date1).seconds #初始化实际值班百分比 item['per'] = 0 #初始化上下班打卡时间 item['start'] = 0 item['end'] = 0 #遍历该用户打卡记录 for t in item['check']: #当比值班时间来得早 if t < start: #计算时间差 date1 = datetime.datetime(y,m,d,int(start[:2]),int(start[-2:])) date2 = datetime.datetime(y,m,d,int(t[:2]),int(t[-2:])) dif = (date1 - date2).seconds #当打卡时间在值班时间前半小时内 if dif <= 1800: #上班打卡成功 item['start'] = start elif t < end: #如果还没上班打卡 if not item['start']: #则记录当前时间为上班打卡时间 item['start'] = t else: #否则记录当前时间为下班打卡时间 item['end'] = t else: #如果已经上班打卡 if item['start']: #计算时间差 date1 = datetime.datetime(y,m,d,int(end[:2]),int(end[-2:])) date2 = datetime.datetime(y,m,d,int(t[:2]),int(t[-2:])) dif = (date1 - date2).seconds #当打卡时间在值班时间后半小时内 if dif <= 1800: #下班打卡成功 item['end'] = end #当上班下班均打卡 if item['start'] and item['end']: #计算实际值班时长 date1 = datetime.datetime(y,m,d,int(item['start'][:2]),int(item['start'][-2:])) date2 = datetime.datetime(y,m,d,int(item['end'][:2]),int(item['end'][-2:])) dif = (date2 - date1).seconds #计算(实际值班时长/值班时长)百分比 item['per'] = int(dif/float(item['length']) * 100) else: #未正常上下班则视为未值班 item['start'] = 0 item['end'] = 0 #将记录添加到target数组中 target.append(item) #输出数据 self.render("index.html", target = target ) def main(): tornado.options.parse_command_line() http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(Application()) http_server.listen(options.port) tornado.ioloop.IOLoop.instance().start() if __name__ == "__main__": main() index.html { {% for item in target %} { 'id':{{ item['id'] }}, 'start':{{ item['start'] }}, 'end':{{ item['end'] }}, 'length':{{ item['length'] }}, 'per':{{ item['per'] }} } {% end %} }
最后
暂时只写到读文件和查询某天值班情况,之后会继续按照之前的计划把这个小应用写完的。
因为涉及到一堆小伙伴的隐私,所以没有把测试文件发上来。不过如果有想实际运行看看的同学可以跟我说,我把文件发给你。
可能用到的一条数据库插入语句:db.duty.insert({"id":5,"list":[1,2],1:["19:00","22:00"],2:["19:00","22:00"]})
希望对像我一样的beginner们有帮助!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

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