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举例讲解Python的Tornado框架实现数据可视化的教程

时间:2020-12-06 09:02:56|栏目:Python代码|点击:

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!

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本文标题:举例讲解Python的Tornado框架实现数据可视化的教程

本文地址:http://www.codeinn.net/misctech/29847.html

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