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('xxx@qq.com', 'xxx')  # 发件人
    # 发送邮件
    server.send_mail('xxx@qq.com', 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！