1. 本方案面向谁，解决了什么问题
目标用户：电商运营团队、线下门店管理者、营销部门等需要实时监控优惠券使用效果的团队。
核心问题：传统人工统计优惠券数据（如发放数量、核销率、剩余库存等）效率低下，依赖手动导出表格或重复性操作，且无法实时同步数据。
解决方案：通过自动化工具实现数据采集、处理、可视化及实时推送，帮助商家快速掌握优惠券动态，减少人工成本，提升决策效率。
2. 相比于市场常规方案，本方案有哪些特点
技术轻量化与低成本：基于Python生态开发，无需复杂架构或高昂的SaaS订阅费用，适合中小型商家快速部署。使用Requests和Selenium实现多类型网站数据抓取，兼容静态页面与动态渲染场景（如需要JS加载的数据）。
全流程自动化
数据采集：定时爬取网站后台或平台的优惠券数据（如核销记录、剩余库存），替代人工导出表格。
数据处理：通过Pandas自动清洗、统计并生成结构化表格（如Excel或CSV），支持自定义分析维度（如按时间/门店/优惠券类型）。
实时推送：将统计结果通过润工作（企业微信）API推送到指定群聊，关键数据触达即时，避免遗漏。
本地化与隐私性：数据采集、处理均在本地运行，无需上传至第三方服务器，保障商家敏感数据安全。PyQt开发的桌面端界面可直接部署在本地电脑，操作简单且无网络依赖。
灵活可扩展：支持自定义数据抓取规则（如不同平台的页面结构适配），灵活应对网站改版。推送内容格式可定制（如文字摘要、表格截图、链接跳转），满足多样化需求。
3.核心组件
数据采集层
Requests库：处理HTTP请求，快速获取静态页面数据（如API接口返回的JSON）。
Selenium：模拟浏览器操作，解决动态渲染页面（如需要登录的商家后台）的数据抓取问题。
定时任务：通过schedule或APScheduler实现定时自动爬取。
数据处理层
Pandas：清洗、分析原始数据，生成统计报表（如核销率、ROI计算）。
OpenPyXL/XlsxWriter：导出Excel文件，保留格式与公式兼容性。
前端展示层
PyQt5：开发本地桌面GUI界面，支持表格展示、数据筛选、图表生成（集成Matplotlib）。
自动化截图：通过PyQt或Pillow库将统计结果转为图片，便于推送至群聊。
消息推送层
润工作API：通过企业微信的机器人/webhook接口，将统计结果（文字/图片/文件）推送至指定群组。
消息封装：使用requests库发送HTTP请求，构造Markdown或图文混合消息格式。