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Created on Thu Mar  8 09:58:45 2018

@author: Administrator
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import sched # 导入定时任务库
import time # 导入time模块
import os
import pandas as pd 
from datetime import datetime
from datetime import timedelta

sche=sched.scheduler(time.time,time.sleep)  # 实例化sched.scheduler类

# =============================================================================
# 设置环境变量
# =============================================================================
data_path = r'F:\SCTP_Voltage_data_备份'+'\\'
out_path = r'F:\_中兴LTE基站电压数据'+'\\'
eNodeB_name = 'eNode_name.xls'

#==============================================================================
# 定义获取当前时间信息的函数
#==============================================================================
def task():
    sche.enter(86400,1,task)  # 调用sche实力的enter方法创建一个定时任务，1800秒之后执行，任务内容执行task()函数
    current_time = str(datetime.now()).split('.')[0]
    print('任务开始时间:',current_time)

    def get_data_info(vofile):
        data_array = vofile.split('-')[3]
        time_array = vofile.split('-')[4] + vofile.split('-')[5][0:2]
        time_info = data_array[0:4] + '-' + data_array[4:6] + '-' + data_array[6:] + ' ' + time_array[0:2] + ':' + time_array[2:4] + ':' + time_array[4:]
        return time_info
    
    today = datetime.today()
    yestoday = today - timedelta(days=1)
    today = str(today).split(' ')[0]
    yestoday = str(yestoday).split(' ')[0]
    #yestoday = '2018-04-02'
    
    all_files = os.listdir(data_path)
    file_ommb1=[]
    file_ommb2=[]
    for vofile in all_files:
        if 'QJ_OMMB1' in vofile:
            if  get_data_info(vofile).split(' ')[0] == yestoday :
                file_ommb1.append(vofile)  # 找出昨天天采集的所有文件
        elif 'QJ_OMMB2' in vofile:
            if  get_data_info(vofile).split(' ')[0] == yestoday :
                file_ommb2.append(vofile)  # 找出昨天天采集的所有文件
    
    
    df_eNodeB_name = pd.read_excel(out_path +eNodeB_name ,encoding='utf-8') 
    df_eNodeB_name['区县'] = df_eNodeB_name['网元名称'].map(lambda x:x.split('QJ')[1][0:2])
    df_OMMB1 =  df_eNodeB_name[df_eNodeB_name['网元名称'].str.contains('麒麟')|
                               df_eNodeB_name['网元名称'].str.contains('沾益')|
                               df_eNodeB_name['网元名称'].str.contains('马龙')|
                               df_eNodeB_name['网元名称'].str.contains('陆良')
    ]
    df_OMMB2 =  df_eNodeB_name[df_eNodeB_name['网元名称'].str.contains('宣威')|
                               df_eNodeB_name['网元名称'].str.contains('会泽')|
                               df_eNodeB_name['网元名称'].str.contains('富源')|
                               df_eNodeB_name['网元名称'].str.contains('师宗')|
                               df_eNodeB_name['网元名称'].str.contains('罗平')
    ]
    df_OMMB1 = df_OMMB1.reset_index()
    df_OMMB2 = df_OMMB2.reset_index()
    del df_OMMB1['index']
    del df_OMMB2['index']
    
    df_ommb1_name = df_OMMB1[['eNodeB']]    # 注意这里一定是双括号，如果是单括号，
    df_ommb2_name = df_OMMB2[['eNodeB']]    # 取到的只是一列，而不是一个表，就不能进行merge等操作
    df_result = pd.DataFrame(columns=['eNodeB','网元名称','区县'])
    for i in range(0,48,1):
        df_OMMB1['时间_%s'% str(i+1)] =''
        df_OMMB1['电压_%s'% str(i+1)] =''
        df_OMMB2['时间_%s'% str(i+1)] =''
        df_OMMB2['电压_%s'% str(i+1)] =''
        df_result['时间_%s'% str(i+1)] =''
        df_result['电压_%s'% str(i+1)] =''
    
    def collect_voinfo(file):
        collect_time = get_data_info(file)  # 通过文件名提取时间信息
        with open(data_path + file,'r',encoding='gbk') as file_tmp:
            content = file_tmp.readlines() 
            df_tmp = pd.DataFrame(columns=['eNodeB','直流电压','采集时间'])
            for i in range(0,len(content)-5,1):            
                if 'NE=' in  content[i] and 'PM单板诊断测试' in  content[i+5]:
                    df_tmp.loc[i,'eNodeB']= content[i].split(',')[1][3:]
                    df_tmp.loc[i,'采集时间']= collect_time
                    df_tmp.loc[i,'直流电压']= float(content[i+5].split('    ')[3].split(' ')[4][:-1])
        return df_tmp
        
    if len(file_ommb1) > 0:
        n=0     # 编号表示当天的第几次采集
        df_tmp = pd.DataFrame(columns=['eNodeB','直流电压','采集时间'])   #零时表格用来汇总每次采集的几个数据
        for i in range(0,len(file_ommb1)-2,1):        
            df_tmp = df_tmp.append(collect_voinfo(file_ommb1[i]),ignore_index=True)
            # 计算两个采集文件的时间差
            time_interval = (datetime.strptime(get_data_info(file_ommb1[i+1]),"%Y-%m-%d %H:%M:%S") 
                            - datetime.strptime(get_data_info(file_ommb1[i]),"%Y-%m-%d %H:%M:%S")).seconds 
            if time_interval < 360: # 如果采集时间差小于360秒，则是同一次采集，把数据追加在一起
                df_tmp = df_tmp.append(collect_voinfo(file_ommb1[i+1]),ignore_index=True)
            elif time_interval > 360: # 如果采集时间差大于360秒，本次采集结束，则数据汇总到最终结果中
                n += 1
                df_tmp = df_tmp.groupby(by='eNodeB',as_index=False)[['直流电压','采集时间']].max()
                df_tmp['eNodeB'] = df_tmp['eNodeB'].astype(int) 
                df_tmp = pd.merge(df_ommb1_name,df_tmp,how='left',on = 'eNodeB')              
                df_OMMB1['时间_%s' %str(n)] = df_tmp['采集时间']
                df_OMMB1['电压_%s' %str(n)] = df_tmp['直流电压']
                df_tmp = pd.DataFrame(columns=['eNodeB','直流电压','采集时间'])
    
    
    if len(file_ommb2) > 0:
        n = 0
        df_tmp = pd.DataFrame(columns=['eNodeB','直流电压','采集时间'])
        for i in range(0,len(file_ommb2)-1,1):
            df_tmp = df_tmp.append(collect_voinfo(file_ommb2[i]),ignore_index=True)
            # 计算两个采集文件的时间差
            time_interval = (datetime.strptime(get_data_info(file_ommb2[i+1]),"%Y-%m-%d %H:%M:%S") 
                            - datetime.strptime(get_data_info(file_ommb2[i]),"%Y-%m-%d %H:%M:%S")).seconds 
            if time_interval < 360: # 如果采集时间差小于360秒，则是同一次采集，把数据追加在一起
                df_tmp = df_tmp.append(collect_voinfo(file_ommb2[i+1]),ignore_index=True)
            elif time_interval > 360: # 如果采集时间差大于360秒，本次采集结束，则数据汇总到最终结果中
                n += 1
                df_tmp = df_tmp.groupby(by='eNodeB',as_index=False)[['直流电压','采集时间']].max()
                df_tmp['eNodeB'] = df_tmp['eNodeB'].astype(int) 
                df_tmp = pd.merge(df_ommb2_name,df_tmp,how='left',on = 'eNodeB')              
                df_OMMB2['时间_%s' %str(n)] = df_tmp['采集时间']
                df_OMMB2['电压_%s' %str(n)] = df_tmp['直流电压']
                df_tmp = pd.DataFrame(columns=['eNodeB','直流电压','采集时间'])
                
    df_result = df_result.append(df_OMMB1,ignore_index=True)
    df_result = df_result.append(df_OMMB2,ignore_index=True)  
    df_result = df_result.fillna('-')
          
    writer = pd.ExcelWriter(out_path + yestoday + '_LTE基站电压.xls')
    df_result.to_excel(writer,yestoday +'_LTE基站电压') 
    writer.save()
            
    print(current_time + '_电压数据汇总完成，报表已生成！')
    print('<------------------------------------------>')

sche.enter(4,1,task)  # 调用sche实力的enter方法创建一个定时任务，12秒之后执行，任务内容执行task()函数
print('汇总电压任务3秒后开始') # 提示信息 10秒计时
sche.run()