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一、概要
您好！我是@马哥python说，一名10年程序猿。
我原创开发了一套定时自动化爬取方案，完整开发流程如下：
采集数据 -> 筛选数据 -> 存MySQL数据库 -> 发送邮件 -> 微信提醒 -> 定时执行
如果您现在苦于每天繁琐、重复的数据采集工作，可尝试套用该自动化方案，节省人力，降本增效！
二、效果演示
基于数据隐私保护，部分数据已脱敏。
图2.1 MySQL数据库结果（部分数据已脱敏）：
图2.2 Excel结果（部分数据已脱敏）：
图2.3 微信消息提醒：
图2.4 收件箱告警邮件：
图2.5 邮件正文内容（部分数据已脱敏）：
以上。
三、代码讲解
3.1 爬虫采集行政处罚数据
爬取目标是某公示平台的行政处罚数据。
通过浏览器的开发者模式分析接口，页面显示数据与接口返回数据一致，故可通过爬取接口的方式采集。
图3.1 开发者模式
首先，导入需要用到的库：
import requests # 发送请求
import pandas as pd # 存取csv
import os # 判断本地文件
import random # 随机
from time import sleep # 等待时长，防止反爬
from sqlalchemy import create_engine # 连接数据库
import json # 转换数据格式
然后，定义请求头（真实地址已脱敏）：
# 请求头
headers = {
'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
'Connection': 'keep-alive',
'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8',
'Cookie': '换成自己的cookie',
'Host': 'xxx',
'Origin': 'xxx',
'Referer': 'xxx',
'sec-ch-ua': '"Chromium";v="112", "Google Chrome";v="112", "Not:A-Brand";v="99"',
'sec-ch-ua-mobile': '?0',
'sec-ch-ua-platform': '"macOS"',
'Sec-Fetch-Dest': 'empty',
'Sec-Fetch-Mode': 'cors',
'Sec-Fetch-Site': 'same-origin',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36',
'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
}
定义请求参数，即开发者中的payload参数，不再展示。
发送post请求并接收返回数据：
# 发送post请求
r = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 查看响应码
print(r.status_code)
# json解析数据
resp_json = r.json()
data_list = resp_json['data']['list']
逐个解析返回数据，以"处罚金额"为例：
for data in data_list:
# 处罚金额
punish_amount = data['f_2022118615143']
try:
if float(punish_amount) >= threshold: # 如果超过告警阈值，就存入数据
punish_amount_list.append(punish_amount)
else: # 否则进入下一轮循环
continue
except:
continue
这里解释一下：如果处罚金额超过事先设定好的阈值，则存入数据，否则不存，continue进入下一轮循环，由此达成告警的目的。
其他字段（案件名称、处罚人姓名、处罚日期、处罚机关等）同理，不再赘述代码。
最后是保存数据到csv文件：
# 保存数据到Dataframe
df = pd.DataFrame(
{
'页码': page,
'案件名称': case_name_list,
'处罚人姓名': punish_name_list,
'处罚金额': punish_amount_list,
'处罚日期': punish_time_list,
'处罚机关': punish_org_list,
}
)
# 保存到csv文件
df.to_csv(result_file, mode='a+', header=header, index=False, encoding='utf_8_sig')
数据存入csv效果，查看图2.2。
3.2 存MySQL数据库
如上所述，数据保存到csv文件作为临时存储，下面保存到MySQL数据库作为持久性存储。
我采用sqlalchemy和pandas的to_sql结合的方式，把csv数据快速导入MySQL数据库。
关键代码（真实信息已脱敏）：
# 创建MySQL数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@IP地址/数据库名')
# 读取csv数据
df_punish = pd.read_csv(result_file)
# 把csv数据导入MySQL数据库
df_punish.to_sql(name='table_name', con=engine, chunksize=1000, if_exists='replace', index=False)
print('导入数据库完成！')
这样的简单3行代码，即实现了csv数据导入MySQL数据库的目的。
注意，to_sql中的if_exists代表如果表中存在数据，那么replace覆盖原始数据，这样不会产生重复数据。当然，也可以加个ist_time插入时间的区分字段，这样可以把if_exists设置为append，保证每次爬取都留痕，你可以试试，我认为这样代码更完善、效果更好。
数据入库效果，查看图2.1。
3.3 发送告警邮件&微信通知
自动发送邮件，我采用zmail库实现。
关键代码（真实信息已脱敏）：
def send_email(v_location, v_content):
# 当前时间戳
now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# 设置邮件信息
mail_content = {
'subject': '税务行政处罚预警邮件 | {} | {}'.format(v_location, now), # 邮件标题
'content_text': '尊敬的管理员，您好！\n\n以下是【{}】税务行政处罚预警名单，请注意查收。\n\n'.format(
v_location) + v_content # 邮件内容
}
# 发件人的用户名和密码
server = zmail.server('[email protected]', 'xxx') # 发件人
# 发送邮件
server.send_mail('[email protected]', mail_content) # 收件人
print('邮件已发送完毕:', v_location)
注意，发件人的smtp服务必须开启，否则会邮件发送失败，如下：
图3.2 邮箱开启smtp服务
邮件收到了，怎么实现的微信通知呢？秘密就是把微信的邮件功能打开，如下：
图3.3 微信设置
微信：我 -> 设置 -> 通用 -> 辅助功能 -> QQ邮箱提醒 -> 开启功能
这样就能让微信收到消息提醒了，效果如图2.3所示。
多说一句，请勿尝试用itchat、wxpy等第三方库操作微信，微信官方已停用这类工具，且存在封号风险！不信你就逝世！[手动狗头]
3.4 定时机制
定时执行也是采用简单粗暴的方式，直接os.system调用分别的py文件，死循环加sleep的方式：
while True:
# 执行爬虫
print(get_now(), '开始爬虫！')
os.system('python 爬虫.py')
print(get_now(), '爬取结束！')
sleep(1)
# 发邮件
print(get_now(), '开始发预警邮件！')
os.system('python 发预警邮件.py')
print(get_now(), '结束发预警邮件！')
sleep(1)
# 等待时长60分钟
print(get_now(), '开始等待60分钟..')
sleep(3600)
这样，程序只要在后台一直运行就好了，每隔3600秒（即1小时）自动执行一次，可自定义设置间隔时长。
最终得到的效果就是每隔1小时微信收到一次消息通知，效果如图2.3所示。
四、总结
这套定时采集通知方案，全流程均由本人原创开发，可套用到类似业务需求上，其中部分环节可根据需要，扩展相关功能。请小伙伴们打开脑洞，码上开发！
如文中所说，部分信息涉及隐私保护，所以不提供完整代码，有类似需求的小伙伴可私信讨论。
我是@马哥python说，一名10年程序猿，持续分享Python干货中！
标签：Python,微信,list,punish,告警,csv,数据,邮件 From： https://www.cnblogs.com/mashukui/p/17841185.html