一、问题背景

仪器简介

  这个小巧的机器就是重金属检测仪，看似方便实则对试验员来说及其不方便的仪器。直接说这个设备输出方面的常规步骤。这个设备检测一个样品的时间大概在12分钟，每个样品的检测报告写在“.hdx”的工程文件里面。这个工程文件只能够用捆绑的软件“HD DATA VIEWER”打开，然后用该软件导出为csv文件。因为每一个工程文件或csv文件只记录了一个样品的的元素信息，因此必须对所有的csv进行汇总。由此可见，在测试样品很多的时候，这个工作是及其复杂的，但同时该过程又是非常重复的，因此可以尝试用脚本去处理该问题。

二、解决思路

  csv是很常见的数据存储格式，就是一种类似txt的文本文件，因此用脚本很容易处理。该问题的难点在于如何用脚本自动化地将hdx工程文件转化成csv文件。
  python有windows系统自动化的库叫做PyAutoGUI，这个库可以调用windows的api，从而控制鼠标、键盘和剪切板，刚好能够满足需求。

脚本实现

  由于这个脚本个性化程度特别高，因此大家看看思路过程就可以了，具体需要的时候还是需要按照自己的情况去写脚本。

import pyautogui
import win32clipboard
import os
import time
import sys
import pandas as pd
import pymysql

#实现点击功能的函数，传入图片，点击图片所在位置
def mouse_click(image,xoffset=0, interval=1, duration=1):
    x, y = pyautogui.locateCenterOnScreen(image)
    pyautogui.click(x+xoffset, y, interval=interval,duration=duration)
    time.sleep(1)
    
#将文本写入剪贴板的函数
def settext(text):
    win32clipboard.OpenClipboard()
    win32clipboard.EmptyClipboard()
    win32clipboard.SetClipboardData(win32con.CF_UNICODETEXT, text)
    win32clipboard.CloseClipboard()

if __name__ == "__main__":
	#工程文件存在的目录
    data_dir = os.listdir("D:\mudan_heavy_element\Data")
    for second_dir in data_dir:
       #拼接工程文件的完整路径
       files_dir = os.listdir("D:\mudan_heavy_element\Data\{}".format(second_dir))
       for file_paths in files_dir:
		   #点击打开按钮，准备导入文件
           mouse_click('tool_open.PNG')
           #键入文件路径(系统自动定位焦点，所以不用通过点击获得焦点)
           pyautogui.typewrite("D:\mudan_heavy_element\Data\{}\{}".format(second_dir, file_paths))
           #控制键盘，按下回车键，成功导入工程文件
           pyautogui.hotkey('enter')
           #程序暂停1秒钟
           time.sleep(1)
           #点击导出csv的按钮
           mouse_click('tocsv.PNG')
           #输入csv文件的完整路径(包括文件名)
           if file_paths[-9] == '_':
               pyautogui.typewrite("D:\mudan_heavy_element\csv_data\{}".format(file_paths[-8:-4]))
           else:
               pyautogui.typewrite("D:\mudan_heavy_element\csv_data\{}".format(file_paths[-9:-4]))
           #键入回车，完成格式转化
           pyautogui.hotkey('enter')
           #程序睡眠一秒
           time.sleep(1)
           #回车清除软件提醒
           pyautogui.hotkey('enter')

    
    #连接mysql,将数据导入mysql
    columns = "treatments"
    #mysql连接
    db = pymysql.connect("localhost","root","123456zhl", "testdb")
    #获取游标
    cursor = db.cursor()
    # 创建数据表，如果数据表存在就删掉重新创建
    cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS mudan_heavy_element")
    # g获取所有csv文件的文件名
    csv_files = os.listdir("D:\\mudan_heavy_element\\csv_data")
    # pandas读取第一个csv文件
    first_table = pd.read_table(r'D:\\mudan_heavy_element\\csv_data\\{}'.format(csv_files[0]), sep=',', skiprows=4, skipfooter=26, engine='python', encoding='utf-8')
    #获取测定的额所有元素的名称
    elements_list = list(first_table['元素'])
    #构建创建表的mysql命令，创建数据表，用样品名和元素名作为表的字段，且所有字段都为字符型
    sql = "CREATE TABLE MUDAN_HEAVY_ELEMENT ( treatments CHAR(20)"
    for element in elements_list:
        sql = sql + ','+str(element.replace(' ', '_')) + " CHAR(20)"
    for element in elements_list:
        columns = columns + ',' + str(element.replace(' ', '_'))
    sql = sql + ")"
    #创建数据表
    cursor.execute(sql)
    #向数据库提交修改
    db.commit()
  
   
    #读取csv文件，并将数据导入mysql中
    for csv_file in csv_files:
    	#利用pandas读取csv文件
        table_file = pd.read_table("D:\\mudan_heavy_element\\csv_data\\{}".format(csv_file), sep=',', skiprows=4, skipfooter=26, engine='python', encoding='utf-8')
        #构建mysql数据导入命令
        sql = """ INSERT INTO MUDAN_HEAVY_ELEMENT ({}) VALUES (""".format(columns)
        values = '"' + csv_file[0:-4].replace('-', '_') + '"'
        for element in elements_list:
            value = table_file.loc[table_file['元素']==element,'含量/ppm']
            values = values +"," +'"'+ value.values.tolist()[0] + '"'
        sql = sql + values + ")"
        #异常捕获
        try:
        	#执行数据导入命令，并提交数据库
            cursor.execute(sql)
            db.commit()
        except Exception as err:
        	#如果报错输出错误，然后数据表回滚
            print(err)
            db.rollback()
            #程序暂停
            os.system('pause')
    #数据插入完毕，关闭数据库
    db.close()
    #如果需要从mysql中导出，在mysql终端上输入 mysql > select * into outfile 输出文件名.csv就可以了

  其实这里可以不必使用mysql，直接利用pandas库拼接数据框汇总数据就可以了。但是当属是出于数据管理的角度使用的MySQL，mysql可以方便的导出成任何格式，便于数据的备份，而且在同一局域网或者设置内网穿透的情况下，可以在手机/电脑远程的查看、编辑和备份数据，真正做到可以和数据随时在一起，随时处理和分享数据，会比直接通过文件要方便的多。不过，尝试过一段时间后，我自己也放弃了。虽然以上优点不可否认，但是实际上实验数据的使用频率很低，而且也没有远程访问的必要，并且学习成本比较高，后来就不了了之了，也许之后如果有了更简便的工具，亦或者试验设备都支持mysql之后，MySQL才能真正地走入园艺试验员的科研生活。

总结

  吐槽一下这个仪器吧，竟然不能够自动进样！而且测试仪个样品十分钟，按理说测定时间其实很短了，但是正因为这样，把试验员的时间撕裂成了一段段难以利用的碎片，非常的ugly。然后输出方便竟然是输出为hdx工程文件，我强烈怀疑厂家在强制推销自己的软件，完全可以把软件的功能集成到仪器里，然后仪器直接导出为csv文件啊！我认为现代仪器给出的报告都应该是csv、txt、excel、word、xml，哪怕是pdf，这些可读性强而且便于解析的文件格式。然后吹一下这个仪器自带的软件，这个软件有批处理功能，可以批量的处理导出的工程文件，非常赞。
  最后吐槽一下我自己，当时第一次也是唯一一次使用这个仪器和软件，没发现这个软件的批处理功能，尽管人家批处理按钮做的还挺大的(当时可能是因为要另外安装软件把我气懵了)。所以竟然单个地将工程文件转化为csv文件，然后写下了这个脱裤子放屁的脚本。各位看官就当熟悉一下系统自动化吧，这个脚本在文中提到的这个问题上已经毫无意义了。