# coding=utf-8

import pandas as pd

import yagmail

import requests

import arrow

import numpy as np

import matplotlib as mpl

from matplotlib.font_manager import _rebuild

_rebuild()  # reload一下

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei']

now = arrow.now()

start_time = now.format("YYYY-MM-DD")

end_time = now.shift(days=7).format("YYYY-MM-DD")

filter = '''[{"cxxx"}]''' % (

start_time, end_time)

brand_url = 'hxxx}

headers = {xxx

}

def get_brand_info(tar):

    visible_flag = True

    info = requests.post(brand_url, data=data, headers=headers)

    df_data = info.json()['data']['records']

    df = pd.DataFrame(df_data)

    df_8 = df[df['ad_zone_id'] == 8]

    df_105 = df[df['ad_zone_id'] == 105]

    df_8 = df_8[['ptdate', 'fill_rate']]

    df_105 = df_105[['ptdate', 'fill_rate']]

    df_8['预xxx级'] = pd.cut(df_8['fill_rate'], bins=[0, 0.05, 0.10, 0.15, np.inf], labels=['空闲', '适中', '紧张', '非常紧张'])

    df_105['预xxx级'] = pd.cut(df_105['fill_rate'], bins=[0, 0.05, 0.10, 0.15, np.inf], labels=['空闲', '适中', '紧张', '非常紧张'])

    df_8.rename(columns={'ptdate': '日期', 'fill_rate': '品xxxx率'}, inplace=True)

    df_105.rename(columns={'ptdate': '日期', 'fill_rate': '品xxx率'}, inplace=True)

    if tar == 'inner':

        ax_8 = df_8.plot('日期', '品xxxx率', kind='bar', title='首页未来xxxx图', rot=30,

                         color='#0f88eb')

        vals_8 = ax_8.get_yticks()

        ax_8.set_yticklabels(['{:,.2%}'.format(x) for x in vals_8])

        ax_8.set_xticklabels(df_8['日期'].tolist())

        for i, v in enumerate(df_8['品xxx率'].tolist()):

            ax_8.text(i, v + 0.002, str(df_8['预xx级'].tolist()[i]), ha='center', fontweight='bold')

        ax_8.yaxis.set_visible(visible_flag)

        fig_8 = ax_8.get_figure()

        fig_8.savefig('fig8_inner.png')

        ax_105 = df_105.plot('日期', '品牌填充率', kind='bar', title='回xxxx图', rot=30,

                             color='#0f88eb')

        vals_105 = ax_105.get_yticks()

        ax_105.set_yticklabels(['{:,.2%}'.format(x) for x in vals_105])

        ax_105.set_xticklabels(df_105['日期'].tolist())

        for index, value in enumerate(df_105['品xx率'].tolist()):

            ax_105.text(index, value + 0.002, str(df_105['预xxx等级'].tolist()[index]), ha='center', fontweight='bold')

        ax_105.yaxis.set_visible(visible_flag)

        fig_105 = ax_105.get_figure()

        fig_105.savefig('fig105_inner.png')

        df_8['品xxxx充率'] = round(df_8['品xxxx率'] * 100, 2).apply(str) + '%'

        df_105['xxxx率'] = round(df_105['品xxx率'] * 100, 2).apply(str) + '%'

    if tar == 'outter':

        visible_flag = False

        ax_8 = df_8.plot('日期', '品xxxx充率', kind='bar', title='首xxxxx图', rot=30,

                         color='#0f88eb')

        vals_8 = ax_8.get_yticks()

        ax_8.set_yticklabels(['{:,.2%}'.format(x) for x in vals_8])

        ax_8.set_xticklabels(df_8['日期'].tolist())

        for i, v in enumerate(df_8['品xxxx率'].tolist()):

            ax_8.text(i, v + 0.002, str(df_8['预xxx级'].tolist()[i]), ha='center', fontweight='bold')

        ax_8.yaxis.set_visible(visible_flag)

        fig_8 = ax_8.get_figure()

        fig_8.savefig('fig8_outter.png')

        ax_105 = df_105.plot('日期', '品xxx率', kind='bar', title='回xxxx量走势图', rot=30,

                             color='#0f88eb')

        vals_105 = ax_105.get_yticks()

        ax_105.set_yticklabels(['{:,.2%}'.format(x) for x in vals_105])

        ax_105.set_xticklabels(df_105['日期'].tolist())

        for index, value in enumerate(df_105['品xxxx率'].tolist()):

            ax_105.text(index, value + 0.002, str(df_105['xxx级'].tolist()[index]), ha='center', fontweight='bold')

        ax_105.yaxis.set_visible(visible_flag)

        fig_105 = ax_105.get_figure()

        fig_105.savefig('fig105_outter.png')

        df_8.drop('品xxxxx率', axis=1, inplace=True)

        df_105.drop('品xxx率', axis=1, inplace=True)

    all_html_8 = df_8.to_html(escape=False, index=False).replace("\n", "")

    all_html_105 = df_105.to_html(escape=False, index=False).replace("\n", "")

    body = \

        """

            <body>

            <div align="center" class="header">

                <!--标题部分的信息-->

                <h1 align="center">您好，以下为xxxx占量情况！</h1>

            </div>

            <hr>

            <div class="content">

                <!--正文内容-->

                <div>

                    <h4>近一xxxxxx量数据</h4>

                    {}

                    <div style="float:left;margin-left:30px;">

                        <img src='./fig8_{}.png' />

                    </div>

                </div>

                <br/>

                <br/>

                <div style="clear:both"></div>

                <div>

                    <h4>近xxx据</h4>

                    {}

                    <div style="float:left;margin-left:30px;">

                        <img src='./fig105_{}.png' />

                    </div>

                </div>

                <div style="clear:both"></div>

                <hr>

                <p style="text-align: left">

                    —— 本次报告完 ——

                </p>

            </div>

            </body>

        """.format(all_html_8, tar,all_html_105,tar)

    head = \

        '''

        <head>

            <meta charset="utf-8">

            <STYLE TYPE="text/css" MEDIA=screen>

                table.dataframe {

                    border-collapse: collapse;

                    border: 2px solid #a19da2;

                    float:left;

                    margin-top:56px;

                    /*居中显示整个表格*/

                    /*margin: auto;*/

                }

                table.dataframe thead {

                    border: 2px solid #91c6e1;

                    background: #f1f1f1;

                    padding: 10px 10px 10px 10px;

                    color: #333333;

                }

                table.dataframe tbody {

                    border: 2px solid #91c6e1;

                    padding: 10px 10px 10px 10px;

                }

                table.dataframe tr {

                }

                table.dataframe th {

                    vertical-align: top;

                    font-size: 14px;

                    padding: 10px 10px 10px 10px;

                    color: #105de3;

                    font-family: 微软雅黑;

                    text-align: center;

                }

                table.dataframe td {

                    text-align: center;

                    padding: 10px 10px 10px 10px;

                }

                body {

                    font-family: 微软雅黑;

                }

                h1 {

                    color: blue;

                }

                div.header h2 {

                    color: #0002e3;

                    font-family: 微软雅黑;

                }

                h3 {

                    font-size: 22px;

                    background-color: rgba(0, 2, 227, 0.71);

                    text-shadow: 2px 2px 1px #de4040;

                    color: rgba(239, 241, 234, 0.99);

                    line-height: 1.5;

                }

                h4 {

                    color: blue;

                    font-family: 微软雅黑;

                    font-size: 20px;

                    text-align: left;

                }

            </STYLE>

            </head>

        '''

    foot = \

        '''

        <br/>

        <p>

<br/>

        </p>

        '''

    html_msg = "<html>" + head + body + foot + "</html>"

    html_msg = html_msg.replace("\n", "")

    with open('./' + tar + '.html', 'w', encoding='UTF-8', newline='') as fout:

        fout.write(html_msg)

    print(df_8.head())

    print(df_105.head())

def send_week_mail(tar):

    yag = yagmail.SMTP(user="xxxx@zhihu.com", password="cxxxx", host='smtp.xxxx.com')

    print('正在准xxxx...')

    if tar == 'inner':

        # 链接邮箱服务器

        # zhihu_staff = [xxx]

        yag.send(to=zhihu_staff, subject='未来xxxx页占量',

                 contents=open('./' + tar + '.html', 'r', encoding='UTF-8', newline='').read())

        print('内部xxxx发送!')

    else:

        # agent_staff = ['cxxx']

        agent_staff = ['zxxxx']

        yag.send(to=agent_staff, subject='未来xxxxx页占量',

                 contents=open('./' + tar + '.html', 'r', encoding='UTF-8', newline='').read())

        print('外部每日xxxx发送!')

def main():

    target = ['inner', 'outter']

    for tar in target:

        get_brand_info(tar)

        send_week_mail(tar)

if __name__ == '__main__':

    main()

matplotlib绘图难题解决的更多相关文章

  1. matplotlib 绘图

    http://blog.csdn.net/jkhere/article/details/9324823 都打一遍 5 matplotlib-绘制精美的图表 matplotlib 是python最著名的 ...

  2. ssh调用matplotlib绘图报错RuntimeError: Invalid DISPLAY variable

    1．问题:在本地用matplotlib绘图可以,但是在ssh远程绘图的时候会报错 RuntimeError: Invalid DISPLAY variable 2．原因:matplotlib的默认ba ...

  3. python实战学习之matplotlib绘图续

    学习完matplotlib绘图可以设置的属性,还需要学习一下除了折线图以外其他类型的图如直方图,条形图,散点图等,matplotlib还支持更多的图,具体细节可以参考官方文档:https://matp ...

  4. matplotlib绘图的基本操作

    转自:Laumians博客园 更简明易懂看Matplotlib Python 画图教程 (莫烦Python)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 https://www.bilibili. ...

  5. python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳

    python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳: (1)matplotlib图标正常显示中文 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['fo ...

  6. matplotlib绘图基本用法-转自（http://blog.csdn.net/mao19931004/article/details/51915016）

    本文转载自http://blog.csdn.net/mao19931004/article/details/51915016 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C ...

  7. python实战学习之matplotlib绘图

    matplotlib 是最流行的Python底层绘图库,主要做数据可视化图表 可以将数据可视化,能够更直观的呈现数据 matplotlib绘图基本要点 首先实现一个简单的绘图 # 导入pyplot f ...

  8. 【原】在Matplotlib绘图中添加Latex风格公式

    Matplotlib绘图的过程中,可以为各个轴的Label,图像的Title.Legend等元素添加Latex风格的公式. 只需要在Latex公式的文本前后各增加一个$符号,Matplotlib就可以 ...

  9. Matplotlib绘图双纵坐标轴设置及控制设置时间格式

    双y轴坐标轴图 今天利用matplotlib绘图,想要完成一个双坐标格式的图. fig=plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=fig.add_subplot(111) ax1 ...

随机推荐

  1. static和export有什么关系

    export default class Test{ public static a = 1; public static sayHello(){ } } export module Test{ ex ...

  2. PLSQL无法连接64位Oracle数据库/Database下拉框为空的解决方法

    原创:https://blog.csdn.net/sdmanooo/article/details/14055077 今儿个重装了个系统,win7 64位.接着装了个64位的oracle11g,ora ...

  3. 5中I/O模型

    输入操作包括两个阶段1.等待网络数据到达,被复制到内核中的缓冲区2.从内核缓冲区复制到进程缓冲区5种I/O模型1.阻塞式I/O:包含数据被复制到内核缓冲区和应用进程缓冲区两个过程,调用recvfrom ...

  4. EasyNVR摄像机网页无插件直播方案H5前端构建之：关于接口调用常见的一些问题（401 Unauthorized）

    背景分析 最近在使用EasyNVR的过程中,很多小伙伴咨询关于接口调用的问题,初步判断应该是遇到权限问题(401 Unauthorized).EasyNVR为第三方系统和应用提供了标准的API接口,方 ...

  5. swoole实验版聊天室

    “swoole实验版聊天室”是依据一堂swoole培训课内容改编的,结合了bootstrap前端框架.redis数据库.jquery框架等实现基本功能,只是体现了swoole的应用,并不是为了专门写个 ...

  6. istio1.0 实现蓝绿发布(未完成)

    istio1.0 实现蓝绿发布 环境: 192.168.0.91 master 192.168.0.92 node 第一步:安装k8s集群,参照:https://www.cnblogs.com/eff ...

  7. LODOP常见问题连接(含常见小问答博文）

    问答大全 纸张打印机 注册 table表格 clodop测试地址 字体 超文本 行间距.字间距 clodop回调函数 条码 页眉页脚 SET……STYLEA 水平居中 简短排查 提示报错 慢进度条 套 ...

  8. Chaikin Curves in Processing

    转自:https://sighack.com/post/chaikin-curves In this post, we’ll look at what Chaikin curves are, how ...

  9. (CSDN 迁移) JAVA循环删除List的某个元素

    若列表中只可能存在一个则可以用简单的循环删除,不多说. 若列表中可能存在多个,尤其是可能有多个连续的需要删除,用简单循环有可能发生异常. 需要使用迭代器(Iterator),两种具体实现: 逻辑上是一 ...

  10. （二）Python的应用领域

    Python 的应用领域主要有如下几个: Web应用开发 Python 经常被用于 Web 开发,尽管目前 PHP.JS 依然是 Web 开发的主流语言,但 Python 上升势头更劲.尤其随着 Py ...