Python

一个网页爬虫程序，涉及到JS逆向，HTML解析，MongoDB等，使用的是Scrapy框架 爬虫类的项目远不止网络请求这么简单，selenium浏览器爬取，分布式爬取，验证码过检，持久化登录等，都可扩展 拿到数据后，还可使用pandas、numpy等框架进行数据处理与分析 如果有必要的话，还能使用Pyqt5打包为GUI程序，更方便用户一键调用

这是一个功能较全的博客项目，做的比较早了，涵盖用户后台，积分商城，文章发布及管理，多级评论，积分充值，用户成长等多个功能模块，其中使用了前端方面大量使用了ajax及vue， 后端方面多使用cbv模式以及restful接口编写，管理者后台采用xadmin，并将celery定时任务加入到xadmin管理模块中 采用的是mysql数据库，celery采用的是django封装好了的django-celery 普及评论功能

本项目是一款面向日语学习者和音乐爱好者的​​交互式打字训练工具​​。 1. 本方案主要面向​​日语初学者和希望提高打字速度的用户​​。它巧妙地解决了传统学习方式中，记忆日语罗马音枯燥、听力与打字反应脱节的问题。通过跟打流行日语歌曲歌词的方式，将语言学习与肌肉记忆训练相结合，让用户在娱乐中潜移默化地熟悉日语发音和键盘布局。 2. 相比于市场上常规的打字练习软件，本方案的核心特点在于： ​​沉浸式趣味学习​​：选取热门日语歌曲，将枯燥的训练变为有趣的游戏，极大提升学习动力和持久性。 ​​实时音频同步与反馈​​：歌词与播放进度实时高亮匹配，并提供准确的即时判断（得分、连击、准确率），让用户清晰了解自己的学习成效。 ​​高度针对性训练​​：专注于日语罗马音输入这一特定场景，训练内容更纯粹，学习效率更高。 3. 产品为一个单页Web应用（SPA），前端采用现代前端框架（如React/Vue）构建用户界面，处理复杂的实时交互和状态管理；使用HTML5 Audio API实现歌曲播放、进度控制和歌词解析同步；界面设计采用深色主题，降低长时间使用的视觉疲劳。

一个用于“活码管理与智能跳转”的全栈项目。支持在一个活码下维护多条目标标识（WS/TG/LINE），并按“轮询”策略分配访问，且“新添加的标识优先命中”。系统内置账号权限、访问记录、离线 IP 归属地解析、Docker 一键部署。 核心功能 活码管理 创建/编辑/删除活码；绑定前端域名；生成随机码链接 权限隔离：普通用户仅能管理自己的活码；管理员可管理所有人的 目标标识管理（WS/TG/LINE） 任意字符串可添加；也可直接粘贴链接自动提取末段标识 类型支持： WS → WhatsApp: https://api.whatsapp.com/send/?phone={标识} TG → Telegram: https://t.me/{标识} LINE → Line: https://line.me/R/ti/p/{标识} 访问分配策略：轮询；新增标识“插队”优先 访问统计与日志 记录访问时间、命中的标识、类型（WS/TG/LINE）、IP、IP 归属地 离线 IP 定位：ip2region.xdb（无外网依赖） 安全与校验 登录鉴权（JWT）；角色：admin/用户 跳转前校验 Host 必须等于活码绑定域名（防盗链/错误域名） 技术栈 前端：Vue 3 + Element Plus + VXE Table 后端：Node.js (Express) + better-sqlite3（SQLite） 其他：ip2region 离线库、Docker / docker-compose、可配合 Caddy 证书签发（/caddy-allow 接口） 跳转规则（简述） 访问 /r/{random_code}： 校验请求 Host 与活码绑定域名一致 从该活码下的所有标识（WS/TG/LINE）按 id 倒序列表轮询取下一个 记录访问日志并自增命中计数 按类型跳转到对应目标地址 目录结构（简要） app-frontend/ 前端工程（管理后台 UI） app-backend/ 后端服务（API、跳转、日志、权限） docker-compose.yml 与 docker-compose.prod.yml（开发/生产编排） Caddyfile（可选，启用按需证书时使用） app-backend/ip2region.xdb（离线 IP 库，需提供） 快速上手 开发环境（容器内自动构建前后端） docker compose build docker compose up -d 生产环境（示例） 确保 app-backend/ip2region.xdb 存在 前端如使用本地 dist 挂载：先在服务器打包前端或上传 dist docker compose -f docker-compose.prod.yml build docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d 使用流程 登录系统（管理员或普通用户） 新建活码，选择绑定的前端域名，生成随机码 在“WS号管理”中添加标识： 选择类型（WS/TG/LINE），可直接粘贴链接或任意字符串 复制活码链接进行投放；访问会按“新号优先+轮询”策略分配 在访问记录中查看命中标识、类型、IP 与归属地 特色亮点 不依赖外网的 IP 定位（xdb） 新增标识自动“插队”，减少冷启动期 Host 绑定校验，避免错误域名访问 简单轻量：SQLite 单文件数据库，部署成本低

项目名称：NetPulse - 轻量级实时网络监控平台 面向用户与核心价值 本平台面向运维工程师、开发人员及IT管理员，解决了传统命令行工具（如Ping）无法提供集中式、可视化、可回溯的网络状态监控痛点。通过清晰的Web仪表盘，用户无需部署复杂的Zabbix或Prometheus，即可快速对关键服务与主机进行持续性健康检查。 项目核心特点 实时状态一目了然：采用直观的卡片化设计，所有监控目标的状态（在线/离线）、实时延迟与丢包率数据在首页清晰呈现，助您快速掌握全局网络健康状况。 Web化开箱即用：提供完整的Web操作界面，支持通过浏览器随时随地添加监控目标、启停监控任务，无需任何命令行操作，极大降低了使用门槛。 数据持久化存储：所有监控数据自动保存至数据库，支持查询任意目标的历史状态记录，为诊断偶发性网络故障提供坚实的数据依据。 高扩展性架构：项目采用 Flask + Bootstrap 前后端分离架构，核心监控与UI显示模块化设计，为后续功能迭代（如实时曲线图、多节点监控、告警通知）奠定了坚实基础。 技术选型与组成 后端框架：Python Flask，提供RESTful API与稳健的Web服务。 前端界面：Bootstrap，构建响应式、美观的现代化仪表盘。 数据可视化：已集成ECharts库，为即将上线的实时动态曲线图功能做好技术准备。 数据存储：SQLite（默认，轻量高效），可轻松迁移至MySQL等数据库。 核心功能：基于Python多线程与异步Ping检测，确保监控任务高效并发。

本系统基于 Python Flask 框架，结合前端 Layui 组件库，快速构建了一款轻量级、易部署的数据库管理工具。系统支持数据库表数据的可视化查询、条件筛选及分页展示，同时提供表字段的在线编辑功能，便于快速修改和维护关键数据。适用于内网隔离、无法使用常规数据库管理工具（如 Navicat、DBeaver 等）的受限环境，特别适合运维人员或开发人员在无外网权限的场景下进行日常数据核查、配置调整与问题排查。工具部署简单，依赖清晰，界面简洁直观，无需复杂操作即可上手，有效提升内网环境下数据库操作的灵活性与效率，是一款实用的轻量级数据管理解决方案。

智能题库系统后台 1.题库系统。 2.有学科知识分类和标签管理功能。 3.主要功能为试题导入和组卷（导出）功能，以word方式导入现有题库，目前选项是表格方式排版，组卷导出的word版式按提供的版式格式呈现。 4.新导入试题可以对比题库中已存在的试题进行查重提示（如题本40%相同即为重题），同时可以对比互联网上文本内容查重。 5.可以对题本和选项的错别字进行提示，可以对选项的内容重复值进行提示。

1、本产品相较其他翻译工具，集多种引擎于一体，针对不同领域翻译的效果特点，做了对比优化。 2、产品提供多个翻译结果，用户可根据自己的专业选择对应翻译结果。 3、支持文字、语言及图片等类型翻译； 4、以大模型作为基底，能够有效与用户进行沟通。 5、产品能够服务化，支持用户可通过公众号、网站等接入后端服务。

1、本系统面向如下需求：1）股票实时与历史数据获取 2）股票数据分析和选股 3）股票交易信号生成 4）股票实时监测与交易触发 2、系统特点：数据获取多数据源（Akshare Tushare Baostock 通达信），也可根据客户资源实现指定数据源获取；实时数据获取速度快；可根据客户需求灵活定制分析选股策略；其他灵活需求配合； 3、系统采用Python编写 4、如果需求方在广州或者附近，可根据需要线下讨论需求。

本项目旨在解决城市充电基础设施“信息不对称”问题，通过自动化数据采集 → 云端存储 → 实时可视化的完整链路，为用户提供直观的充电站分布热力图，辅助出行决策。 系统包含三大核心模块： 数据采集引擎：自动抓取并清洗多源充电站数据。 云数据库：使用 Supabase 存储结构化数据，支持空间查询。 前端可视化：微信小程序 + 高德热力图 + 实时更新，提供流畅交互体验。

? 考勤管理系统简介 您的项目是一个完整的考勤管理系统，包含两个核心模块： 考勤模板系统 模板文件: 手工考勤表-XX-模板.xlsx 主要特点: 标准化格式: 统一的Excel考勤表模板，适用于XX部 智能生成: 可根据指定年月自动生成月度考勤表 自动更新: 自动更新年份月份、日期序列、星期信息 公式维护: 自动更新正常工时和加班的合计公式 样式保持: 自动标记周末列为黄色，保持原有格式 生成功能: ✅ 单月生成：python3 generate_monthly_attendance_fixed.py --year 2025 --month 8 ✅ 批量生成：支持连续月份或跨年批量生成 ✅ 智能计算：根据实际天数生成正确的日期序列 ✅ 休息日标记：自动识别并标记周六、周日 ? 考勤校验工具 核心功能: 工时超限检查 自动计算每月工作日数量 计算每月正常工时限制（工作日×8小时） 检查所有员工工时是否超限 请假平衡检查 读取请假数据（第二个sheet） 自动转换请假单位（天→小时，1天=8小时） 验证：正常工时+请假时长=每月正常工时 时间一致性检查 智能解析上下班时间 自动扣除午休时间（12:00-13:00） 结合远程/到岗状态进行智能校验 提供具体问题日期和修正建议 使用方法: py 输出格式: ? 问题汇总表: 快速定位问题类型和员工 ? 详细问题日期表: 显示具体问题日期和详细信息 智能建议: 根据问题类型提供修正建议 ? 系统优势 自动化程度高: 从模板生成到数据校验全流程自动化 智能校验: 多维度检查确保数据准确性 用户友好: 提供详细的错误报告和修正建议 批量处理: 支持单文件和批量文件处理 格式保持: 完全保持Excel模板的原有格式和样式 项目结构 考勤表模板 这是一个非常完善的考勤管理系统，能够满足从模板生成到数据校验的完整工作流程需求！

【功能】 自动抓取豆瓣电影Top250的片名、导演，保存为CSV文件。 【技术栈】 - requests：高速抓取 - re 正则：解析HTML - csv 模块：直接生成Excel可打开文件 【运行】 pip install -r requirements.txt python main.py → 同目录生成 douban_top250.csv 【交付】 源码+依赖清单+样例数据，开箱即用。

为广告投放团队构建跨平台“一键式”智能排期中台，覆盖优酷 / 爱奇艺 / 腾讯视频等长视频平台，小红书等社交媒 体，以及抖音 / 快手等短视频平台。通过接入 RAG 模型（基于 Qwen-32B） 和 Dify 编排平台，提升排期智能化 程度与用户交互体验，支撑汽车、快消、游戏等 6 大行业客户的个性化投放策略。

本方案主要面向 需要进行商品数字化和 SKU 管理的企业与零售场景。 在商品数字化过程中，常见问题包括： 商品图片与数据分散、缺乏统一管理。 上位机采集的数据缺少标准化处理，难以直接应用于业务系统。 商品信息与 SKU 之间关联度不足，容易造成重复录入和数据冗余。 本方案通过 统一的图片与商品数据处理流程，解决了商品数字化的核心问题，帮助企业快速完成 数据采集—处理—管理 的全链路闭环。 完全自主开发 从数据采集、图片处理、SKU 管理到数据管理系统，全链路自研。 避免对外部服务依赖，更好地满足个性化与安全性要求。 自研上位机 + 统一处理 上位机直接采集商品相关数据。 后端统一进行图片与商品数据处理，保证一致性和准确性。 一体化设计 数据采集、处理、管理无缝衔接，减少人工干预和重复工作。 实现从线下商品到线上 SKU 的快速映射。 灵活扩展 技术架构可根据业务规模灵活扩展。 可结合企业现有 ERP、仓储、零售管理系统进行对接。 数据安全与掌控 由于完全自主可控，数据安全性更高。 避免外包方案带来的信息泄露风险。 自研上位机系统：负责商品数据与图片的采集。 数据处理引擎：对采集的数据进行统一的图片处理、格式转换、清洗与标准化。 商品数据管理平台：作为核心模块，提供 SKU 管理、数据检索、可视化等功能。 技术选型： 前端：Vue，便于构建管理界面。 后端：FastAPI+reids消息队列，实现高效数据处理与接口服务。 数据库：MySQLL，用于结构化存储 SKU 信息。 存储：cos对象存储，用于保存商品图片。

面向店铺经营者（如便利店、小型零食店等的店主）以及有商品采购需求的消费者。 对于经营者，解决商品信息管理（如商品的增删改查、库存统计等）不便捷，以及商品展示、订单管理等环节效率低下的问题；对于消费者，解决寻找心仪商品（如快速查找可乐、薯片等）、下单购买流程不顺畅的问题。 界面布局清晰，无论是经营者进行商品管理（如点击“添加商品”按钮即可新增商品），还是消费者搜索商品、加入购物车，操作步骤少，学习成本低，不像一些复杂的电商系统，有过多繁琐的功能和操作流程。 聚焦于中小规模的商品销售场景，如小型零食、饮料售卖，功能精准，没有多余的、不相关的模块，而市场上部分通用型电商系统功能庞杂，不适合小场景使用。 商品展示直观，配有图片，消费者能更清晰了解商品外观；操作按钮（如“编辑”“删除”“加入购物车”等）位置明显，反馈及时，提升了用户体验。 主要包含商品管理模块（实现商品的添加、编辑、删除、库存管理等功能）、商品展示与搜索模块（消费者可通过输入商品名称搜索，查看商品详情）、购物车模块（消费者将商品加入购物车，进行结算等操作）、订单管理模块（经营者查看订单，消费者查看自己的订单）等。

前端 (Frontend): 微信小程序 开发语言：TypeScript。为JavaScript提供了静态类型检查，增强了代码的可读性、健壮性和可维护性，特别适合构建有一定复杂度的应用。 核心框架：使用微信小程序原生框架，包含以下核心技术： WXML (WeiXin Markup Language)：负责构建页面的结构和布局。 WXSS (WeiXin Style Sheets)：负责定义页面的样式，语法与CSS高度兼容。 小程序API：深度使用了微信提供的原生API，以实现丰富的系统功能，例如： wx.login / open-type="getPhoneNumber"：构建了符合最新微信规范的安全登录和手机号授权体系。 组件：实现了应用内的自定义相机功能。 wx.uploadFile / wx.request：处理与后端服务器的所有数据交互。 wx.downloadFile / wx.saveFile：实现了报告的下载功能。 wx.previewImage：提供了高性能、带手势缩放的原生图片预览体验。 组件：用于小程序向关联公众号引流。 onShareAppMessage / onShareTimeline：实现了微信好友和朋友圈的分享功能。 后端 (Backend): Django 开发框架：Django (Python)。一个功能强大、“大而全”的Web框架，以其高效的开发效率、完善的文档和强大的安全性著称。 核心组件： Django Models: 定义了数据模型，通过ORM（对象关系映射）与数据库交互，无需编写原生SQL。 Django Views: 编写核心的业务逻辑，处理前端发来的API请求。 Django URLs: 设计了RESTful风格的API路由，实现了清晰的URL结构。 Django Admin: 自动生成了一个功能强大的后台管理界面，用于快速查看和管理用户提交的数据。 API 认证：Django Rest Framework (DRF) + Simple JWT。搭建了一套基于 JSON Web Token (JWT) 的现代化认证体系。用户通过手机号登录后，后端会签发一个有时效性的access_token，前端在后续所有需要认证的请求中携带此Token，保证了API的无状态和高安全性。 图像处理：Pillow (处理图片基础操作) + pdf2image (配合系统工具poppler-utils，将PDF报告动态转换为图片序列)。 服务器与运维 (Server & DevOps) 服务器：阿里云 ECS (Ubuntu 系统)。提供了一个稳定、可扩展的Linux服务器环境。 Web 服务器：Apache。作为前端反向代理服务器，负责处理所有来自公网的HTTPS请求，管理SSL证书，并将动态API请求安全地转发给后端的Django应用。 内网穿透/反向代理：frp。在开发阶段，用于将阿里云服务器的公网地址安全地映射到本地的开发服务器，极大地便利了真机调试。 数据库：SQLite (开发阶段)。Django默认的轻量级数据库，开箱即用，方便快速开发和原型验证。（未来可轻松迁移至 MySQL 或 PostgreSQL）。 安全配置： HTTPS: 在Apache上配置了SSL证书，实现了全站HTTPS加密通信。 CSRF 防护: 通过配置 CSRF_TRUSTED_ORIGINS，在保证API可用的同时，也正确处理了Django的跨站请求伪造防护机制。 防火墙 (ufw): 配置了Ubuntu系统的防火墙，按需开放必要的服务端口。

本项目为软硬件一体化集成系统，通过融合微波雷达、热成像传感器与高清摄像头，构建全覆盖、高精度、多频谱感知的园区智能监控网络。基于数字孪生技术，打造实时3D态势感知平台，整合BIM建筑信息模型与物联网实时数据流，并构建设施健康度预测模型，实现从物理空间到数字空间的动态映射与智能运维。 智能安防集成项目，成功打造集AI认知计算与物理空间防护于一体的新一代指挥中枢系统。通过构建多模 态生物识别矩阵，部署1024个毫米波雷达与热成像传感器组成的立体感知网络，通过联邦学习算法实现95%以上的人员轨迹还原精度，对某些关键区域形成亚秒级入侵预警；研发基于数字孪生的3D态势感知平台，整合BIM建筑模型与实时物联网数据流，建立设施健康度预测模型（PHM），故障预警准确率达90%；搭建符合国密标准的私有云架构，集成NLP文档解析与知识图谱引擎实现2000+类异构数据的智能关联分析。 本项目组建了一支26人的资深实施团队，配置包括项目经理1名、产品经理2名、AI模型开发工程师6名、BI建模工程师3名、后端开发工程师6名、前端开发工程师3名及硬件工程师5名。团队将基于云计算与微服务架构，结合BI建模、PyTorch垂类模型训练、知识图谱等前沿技术，进行系统性实施与开发。

1. 面向客户与核心价值 (30%) 面向客户： 本方案专为成长型电商企业、品牌方及电商运营团队量身定制。特别适用于在多个电商平台（如天猫、京东、抖音、拼多多等）进行销售，并深受数据孤岛、运营效率低下困扰的客户。 解决的核心问题： 数据孤岛与整合难题： 解决电商卖家需频繁登录不同平台后台、手动汇总整理数据的痛点，将分散在各处的销售、商品、客户数据自动聚合至统一平台。 运营效率低下： 替代传统依赖人工Excel统计、耗时耗力且易出错的粗放式运营方式，通过自动化报表和可视化看板，极大提升数据分析和决策效率。 决策缺乏数据依据： 解决管理者无法快速、直观掌握核心经营健康度（GMV、利润、转化率等）、无法及时发现问题并跟踪解决进度的问题，实现数据驱动的精细化管理。 2. 方案核心特点 (50%) 相比于市场上单一的数据统计工具或传统ERP系统，本方案的核心优势在于其 “深度整合、智能驱动、闭环管理” 的能力。 特点一：全平台数据一体化集成 市场常规方案： 通常仅支持少量平台，或需要极其复杂的API配置和手动导入导出。 我们的方案： 内置对接主流电商平台（天猫、京东、抖音等）API，实现自动、定时拉取多维度数据（订单、商品、流量、客服等），真正实现“一个平台，管理所有生意”。 特点二：高度可定制的指标与目标管理体系 市场常规方案： 提供固定的、通用的数据看板，难以满足企业个性化的KPI管理需求。 我们的方案： 允许用户自定义核心监控指标（如“高毛利商品销售额”、“京东京喜平台的退款率”），并可为商品、店铺、活动等灵活打标，进行多维交叉分析。支持设定、分解和跟踪销售目标，实现战略落地。 特点三：嵌入工作流的“任务-跟进”闭环 市场常规方案： 仅提供“数据展示”功能，发现问题后仍需通过其他工具（如钉钉、微信）进行任务分配和跟进，流程断裂。 我们的方案： 独创【数据 + 任务】模式。当数据异常（如“销售额低于目标20%”）时，可一键创建待办任务，指派给相应负责人，并在线记录跟进措施和结果。直接将数据分析与团队行动无缝衔接，形成管理闭环，极大提升运营协同效率。 特点四：丰富、直观且交互式的可视化看板 市场常规方案： 图表类型单一，数据联动性差，只能进行基础的观看。 我们的方案： 提供Dashboard总览、商品分析、流量分析、客服绩效等多主题看板。支持多图表组件联动筛选、下钻分析（从总销售额图表下钻查看具体商品的销售明细），让管理者不仅能“看到问题”，更能“定位根源”。 3. 产品组成与技术选型 (20%) 产品组成： 数据集成层： 负责通过API接口与各大电商平台（如天猫、京东、抖音等）进行对接，实现销售、商品、流量等数据的自动、定时拉取与清洗。 数据中台层： 构建企业级数据仓库，对异构数据进行融合治理，形成统一、标准的数据模型，为上层应用提供可靠的数据服务。 业务应用层： 指标管理中心： 支持用户自定义关键业务指标（KPI）。 标签管理引擎： 允许对商品、订单、店铺等对象进行灵活打标与分类。 目标与任务管理： 实现目标的设定、分解、跟踪以及数据异常触发的待办任务闭环。 可视化展现层： 提供可配置的Dashboard、多维度分析报表及数据下钻功能，直观呈现业务全景。 技术选型： 前端技术栈： 采用 Vue 3 组合式API构建高性能前端应用，使用 Element-Plus UI框架保证界面美观与交互一致性，集成 ECharts 实现丰富、流畅的数据可视化图表。基于 RuoYi-Vue 前端架构开发，保证了项目的规范性与可维护性。 后端技术栈： 核心业务逻辑采用 Java + Spring Boot 框架构建，保障了系统的稳定性、高并发处理能力和易于扩展的微服务架构。使用 Python 编写高效的数据采集、清洗和自动化脚本，充分发挥其在数据处理领域的生态优势。 数据持久化： MySQL 作为核心业务关系型数据库，Redis 作为缓存数据库，提升系统响应速度。 部署与运维： 项目可通过Docker容器化部署，使用Nginx实现反向代理和负载均衡，保障企业级的部署灵活性与系统高可用性。 项目名称：电商智能运营数据中台 项目简介： 一款集成了多电商平台数据的智能分析平台。我们不仅为您提供自动化的数据报表和可视化看板，更创新性地将数据与任务管理相结合，支持自定义指标、目标管理和协同跟进，帮助电商企业打破数据孤岛，实现从数据洞察到运营行动的无缝闭环，驱动业务增长。 项目体验地址：http://123.56.26.227/

自动获取多台Linux信息的作品简介 1. 方案目标与解决问题 本方案旨在为IT运维人员或系统管理员提供一个自动化工具，解决人工登录多台Linux服务器并逐一查询信息的繁琐、低效问题 。该方案通过自动化流程，实现了批量获取多台Linux服务器的系统信息，例如磁盘占用率等，并将结果自动发送给相关人员，从而大幅提升了工作效率，减少了重复性劳动 。 2. 方案特点与优势 与传统的纯人工操作或单一技术方案相比，本方案具有以下显著特点： RPA与Python结合：该方案利用RPA（机器人流程自动化）作为主流程，并集成Python编写的自定义插件，从而充分发挥了两种技术的优势. 高效性与扩展性：Python插件能够通过SSH协议高效访问多台Linux服务器，并执行命令获取结果. 这种模块化的设计使得方案易于扩展，可以轻松地添加新的Linux服务器或执行不同的脚本命令，以满足多样化的信息获取需求. 自动化通知：在获取到Linux命令的执行结果后，RPA会自动调用企业微信，将处理好的信息发送给指定的接收人，实现了信息获取与通知的无缝衔接，确保相关人员能及时了解系统状态. 3. 方案技术组成 本方案主要采用RPA+Python的技术选型，具体包括： RPA流程创造者（UiBot Creator）：作为主控平台，负责整个自动化流程的编排与执行. Python自定义插件：通过SSH协议连接并执行Linux命令（例如df -hT），并获取执行结果. 企业微信：作为信息推送的渠道，用于将最终结果自动发送给相关人员.

全市场投管人收益表数据获取方案简介 1. 方案目标与解决问题 本方案主要面向**保险股份有限公司，旨在解决其在获取外部网站数据时遇到的效率低下和数据处理困难等问题 。具体来说，该方案自动化了从多个外部网站获取“年金基金投资管理”相关数据并将其写入指定Excel表格“全市场投管人收益表”的过程 。这大大减少了人工操作的耗时，将原本可能需要人工耗时数月的工作，通过技术方案将时间控制在可管理的范围内。 2. 方案特点与优势 相比于市场上的常规方案，本方案的独特之处在于其采用RPA+Python的混合技术方案，并兼顾了效率、成本和技术可行性。 RPA+Python混合方案：传统的RPA方案（方案1）在识别合并单元格时会出现数据错乱的问题，而纯Python方案（方案3）则需要熟悉复杂的数据分析和网页获取技术，且未用到RPA和IDP 。本方案将RPA（机器人流程自动化）和Python语言相结合，利用RPA处理网页访问、标题链接打开等操作，然后由Python读取RPA处理后的数据进行复杂的表格数据获取和联表查询，最后再将Python代码作为插件导入RPA中进行整体流程的调试和测试 。 高效性与高投入产出比：该混合方案避免了纯RPA方案中因处理页面元素耗时过长导致效率低下的问题，也规避了纯Python方案的技术难度 。例如，在获取80个网站数据的情况下，纯RPA方案预计需要240天左右，而本方案在确保数据准确性的同时，预计总用时仅为110天，大幅提高了效率 。 自动化录屏：流程运行后，方案能够自动生成录屏文件，便于客户直观地了解和验证流程运行情况，并能将生成的数据文件直接发送给客户 。 3. 方案技术组成 该方案主要由以下技术组件构成： RPA：用于自动化网页操作，例如访问指定网站、打开符合规则的标题链接等. Python：用于处理复杂的数据操作，包括读取RPA处理的数据、访问链接、获取表格数据、联表查询，以及将处理后的数据写入Excel文件. 配置文件：用于存放需要打开的网站标题、链接和规则等信息，以便于管理和维护.