# sport_clock

**Repository Path**: ahchpr/sport_clock

## Basic Information

- **Project Name**: sport_clock
- **Description**: 公司有一个运动打卡群，每天晚上开始，同事每天晚上会按照“序号+姓名+步数”的形式将自己运动步数发到群上，再加上步数的截图。另外因为有很多同事都有晚睡的习惯，当天的步数可以允许在次日凌晨6:00前发出。如果有一位同事忘记在群上将自己当天的步数打卡，那么全体同事累计连续打卡天数将会清零。
现在，又前台妹纸每天早上在手机上逐条消息地统计所有同事的运动步数。
我就想用python写一个脚本，帮助快速统计数据，把结果生成到excel表格。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2017-07-14
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

#sport_clock
    1. 背景
    公司有一个运动打卡群，每天晚上开始，同事每天晚上会按照“序号+姓名+步数”的形式将自己运动步数发到群上，再加上步数的截图。另外因为有很多同事都有晚睡的习惯，当天的步数可以允许在次日凌晨6:00前发出。如果有一位同事忘记在群上将自己当天的步数打卡，那么全体同事累计连续打卡天数将会清零。
     现在，由前台妹纸每天早上在手机上逐条消息地统计所有同事的运动步数。我就想用python写一个脚本，帮助快速统计数据，把结果生成到excel表格。

    2. 脚本使用
    2.1  系统环境：
         windows7 64位，anaconda3 + python3.6
         一般情况下，sport_clock.py 和 static_sport.py这两个脚本都是可以在python3.x 版本运行的。

    2.2  数据准备：
         项目库中有2017_06_24.log 这样的例子数据。文件命名格式是“2017_06_24.log”， 文件保存格式是utf-8.、
         
    2.3  脚本执行：
         A. 首先执行sport_clock.py 脚本，它会对当前目录下的.log文件进行遍历。脚本重点compare_time()函数，过滤出符合时间要求的日志记录文件。然后，通过re正则过滤出每位同事的“打卡时间+姓名+步数”。最后将结果保存到excel.
         B. 然后就可以执行static_sport.py 脚本。它会处理excel文件命名格式为“2017_06_24.xls”的文件。然后，脚本需要连接到数据库，将xls文件的数据导入数据库。脚本是用sqlalchemy + mysql驱动器来生成数据库引擎，再处理数据的。

     3.  环境安装
         在anaconda命令行里：
         conda install mysql-connector-python