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日常会有很多固定报表需要手动更新,本文将利用python实现多线程运行oracle代码,并利用xlwings包和numpy包将结果写入到指定excel模版(不改变模版内容),并自动生成带日期命名的新excel。此外还添加了logging模块记录运行日志,以及利用try…except实现遇到错误自动重新运行。下面将介绍整个自动化的实现过程。
# -*- coding: utf-8 -*- # Create time: 2019-10-16 # Update time: 2019-11-28 # Version: 1.0 # Version: 2.0 增加多线程/出错自动重新运行模块 # 导入模块 import cx_Oracle import os import pandas as pd import pandas.io.sql as sql import time import openpyxl import xlwings as xw import logging import re import threading # 获取工作目录 sqlpath = os.getcwd() + '\\' # 获取当前文件夹目录,若不正确则使用后面的代码直接输入 sqlpath = 'E:\\' # 设置运行日志 logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(pathname)s] - %(levelname)s: %(message)s', level=logging.INFO, filename=sqlpath+'log.txt') # 获取系统日期(用于命名文件) time_start=time.time() date = time.strftime("%Y%m%d") # 定义变量 name = '经营日报' # 模版名称 print('开始运行: %s' %name) # sql代码文件名 sql1 = sqlpath + 'hangxian_ri.sql' sql2 = sqlpath + 'hangxian_zhou.sql' sql3 = sqlpath + 'hangxian_yue.sql' # 定义空DataFrame(函数中要使用,必须要先定义) result1 = pd.DataFrame() result2 = pd.DataFrame() result3 = pd.DataFrame() # 定义可以读取运行sql的函数 def read_run_write1(sql_name): global result1 # 调用全局变量result1,使用global才能对全局变量进行修改 print('正在运行代码: %s' %sql_name) with open(sql_name,encoding='utf-8-sig',mode='r') as f: # 读取oracle代码,中文编码utf-8-sig, sql_list = f.read() sql_list = re.sub(r'--.*', '', sql_list) # 去除注释 connection = cx_Oracle.connect('账号/密码@IP地址/数据库名称') code = sql_list.replace('\n', ' ').replace(';','') # 将换行符转为空格,去除分号 for i in range(5): # 运行oracle代码,若运行失败则10秒自动重新运行 try: result1 = sql.read_sql(code, connection) # 利用pd包的read_sql函数运行代码,返回DataFrame类型的结果 break # 代码运行成功则跳出循环 except: print('代码%s运行出错,正在重新运行第%d次' %(sql_name,(i+1))) time.sleep(10) # 代码运行失败则10秒后再重新运行 print('代码运行完成: %s' %sql_name) def read_run_write2(sql_name): global result2 print('正在运行代码: %s' %sql_name) with open(sql_name,encoding='utf-8-sig',mode='r') as f: sql_list = f.read() sql_list = re.sub(r'--.*', '', sql_list) # 去除注释 connection = cx_Oracle.connect('账号/密码@IP地址/数据库名称') code = sql_list.replace('\n', ' ').replace(';','') # 将换行符转为空格,去除分号 for i in range(5): try: result2 = sql.read_sql(code, connection) break except: print('代码%s运行出错,正在重新运行第%d次' %(sql_name,(i+1))) time.sleep(10) print('代码运行完成: %s' % sql_name) def read_run_write3(sql_name): global result3 print('正在运行代码: %s' %sql_name) with open(sql_name,encoding='utf-8-sig',mode='r') as f: sql_list = f.read() sql_list = re.sub(r'--.*', '', sql_list) # 去除注释 connection = cx_Oracle.connect('账号/密码@IP地址/数据库名称') code = sql_list.replace('\n', ' ').replace(';','') # 将换行符转为空格,去除分号 for i in range(5): try: result3 = sql.read_sql(code, connection) break except: print('代码%s运行出错,正在重新运行第%d次' %(sql_name,(i+1))) time.sleep(10) print('代码运行完成: %s' % sql_name) # 多线程运行sql代码 if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=read_run_write1, args=(sql1,)) # 调用函数,并传递参数sql1,注意当只有一个参数时,参数后面需要有逗号 t2 = threading.Thread(target=read_run_write2, args=(sql2,)) t3 = threading.Thread(target=read_run_write3, args=(sql3,)) t1.start() # 开始运行 t2.start() t3.start() t1.join() # 加入线程,若无join()则运行完一个主线程后则会自动跳出,运行下面的代码,而不会等待其他线程运行完成 t2.join() t3.join() # 写入数据 print('正在写入数据') app = xw.App(visible=False,add_book=False) # visible=False后台打开Excel程序 wb = app.books.open(sqlpath+name+'.xlsx') # 打开给定只保留标题和公式的空模版 wb.sheets['单日'].range('A4').options(expand='table').value=result1[:].values # result[:].values写法可以去掉索引和标题,将result1写入到表格'单日',从A4单元格开始 wb.sheets['滚动一周'].range('A4').options(expand='table').value=result2[:].values wb.sheets['月累计'].range('A4').options(expand='table').value=result3[:].values filename = sqlpath+name+date+'.xlsx' # 命名新生成的excel wb.save(filename) # 另存为新Excel,不改变模版 wb.close() # 关闭工作簿 print(filename+'已自动生成') time_end=time.time() print("程序运行时间:%.2f s" % (time_end-time_start)) logging.info("程序运行时间:%.2f s" % (time_end-time_start)) # 记录程序运行时间到运行日志log.txt中
python自动化中的一些难点
- 多线程无法同时对excel进行写入操作,如果直接在函数中运行完成后直接写入,并利用多线程运行,会报错com模块冲突
- 为了解决函数不能直接生成结果变量的问题, 应先定义空DataFrame,并在函数中global声明为调用全局变量才能达到运行完函数生成变量的效果(可能还有其他更好方法)
运行结果
总结
以上所述是小编给大家介绍的python实现自动化报表(Oracle/plsql/Excel/多线程),希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!
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更新日志
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2024年11月25日
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