cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial Python举例讲解Python的Tornado框架实现数据可视化的教程

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:

201552112445901.png (600×375)


    =。=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:

  1.     user:用户信息,包含id、name、dept
  2.     record:考勤记录,包含id(用户id)、y(年)、m(月)、d(日)、check(打卡记录)
  3.     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!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dalam Tindakan: Contoh dunia nyataPython dalam Tindakan: Contoh dunia nyataApr 18, 2025 am 12:18 AM

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Penggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifPenggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifApr 18, 2025 am 12:18 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Tujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanTujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanApr 17, 2025 am 12:14 AM

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehPython: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehApr 17, 2025 am 12:09 AM

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Belajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalBelajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalApr 17, 2025 am 12:05 AM

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.