利用Python自动化批量发送任务：提升效率的最佳实践

一、背景与挑战

在用户管理系统中，有部分注册会员需要在满足特定条件的前提下接收任务。由于系统本身不支持批量发送，只能逐一点击选中会员操作任务推送，导致工作量庞大，并极易出现重复发送或漏发等问题。通过引入Python脚本自动化处理这一流程，不仅能节省人力，还能大幅提升准确率和可控性。

企业在部署此类自动化程序时，推荐使用高性能的香港vps或香港独立服务器，以保证脚本执行过程中的网络稳定与数据同步效率，特别适合进行大批量数据库操作与任务触发。

二、会员数据获取与去重机制

首先，通过Python连接MySQL数据库获取当前会员数据，根据是否存在本地缓存（如Excel文件）来判断是否进行数据刷新。同时，加入status字段标记已发送任务状态，避免重复操作：

import pymysql
from tablib import Dataset

def get_data(path):
    dbinfo = {
        'host': '192.168.1.1',
        'port': 3306,
        'user': 'test_user',
        'passwd': 'test_passwd',
        'db': 'test_db',
        'charset': "utf8"
    }
    sql = "select row_num,mid,real_name,mobile,id_card,idx from test_table;"
    conn = pymysql.connect(**dbinfo)
    cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
    cursor.execute(sql)
    result = cursor.fetchall()
    data_header = [i[0] for i in cursor.description]

    if path.exists():
        data = Dataset(headers=data_header)
        for i, v in enumerate(result):
            data.insert(i, list(v.values()))
        with open(path, 'rb') as f:
            exist_data = Dataset().load(f)
        status_col = exist_data['status']
        data.append_col(status_col, 'status')
    else:
        data = Dataset(headers=data_header + ['status'])
        for i, v in enumerate(result):
            data.insert(i, list(v.values()) + [None])
    return data

该方法支持动态更新会员状态记录，确保任务发送不会重复，适合部署在低延迟网络的香港云服务器环境中，以实现任务数据快速读取与写入。

三、系统Token获取接口

调用系统API接口前需获取认证Token。可以通过指定用户名密码登录接口，自动化获取Token并用于后续请求：

import requests

def get_token(url='https://test.com/auth'):
    info = {"password": "passwd", "username": "uname"}
    res = requests.post(url=url, json=info)
    return res.json()['data']['token']

该模块实现了免登录批量任务操作的预处理，大大简化了用户操作步骤。

四、智能任务发送与状态更新

根据已获取的会员数据，脚本判断其是否符合发送条件（如某个指标大于13且未发送过任务），并构造任务发送请求，完成后自动更新状态并导出至Excel：

def send_task(path, url, header, s_id='123456789'):
    source_data = get_data(path)
    rq = datetime.datetime.now().date()
    info = {"pID": "147258", "mode": 2, "startTime": "2025-01-15", "sID": ["123456789"]}
    n = 0
    for i, v in enumerate(source_data):
        if v[1] and v[6] != 1 and v[5] >= 13:
            info['pID'] = v[1]
            info['startTime'] = str(rq)
            info['sID'] = [s_id]
            res = requests.post(url=url, headers=header, json=info)
            if res.text:
                row_to_modify = list(source_data[i])
                row_to_modify[6] = 1
                del source_data[i]
                source_data.insert(i, row_to_modify)
                n += 1
    print(f'共发送{n}个任务')
    outputs_path.mkdir(exist_ok=True)
    with open(path, 'wb') as f:
        f.write(source_data.export('xlsx'))

五、实用建议与部署方案

为了让该脚本稳定运行并支持并发请求，建议企业将其部署在网络质量优秀的香港服务器上，例如通过 我们提供的香港vps或独立服务器进行托管，不仅带宽资源充足，而且具备BGP多线接入，避免国内访问速度波动。

适合部署场景包括：

• 定期会员任务推送系统
• 自动营销任务分发工具
• 高并发操作的数据清洗或写入任务

六、总结

本文通过一个完整的实战示例，介绍了如何借助Python实现自动化任务分发，并结合状态更新机制与数据库查询，极大地简化了重复性运维工作流程。若想提升任务处理效率，搭配香港本地服务器资源将是实现稳定部署与性能优化的关键。