攻克+影刀RPA联合小程序数据入库

已于 2024-03-12 16:34:10 修改
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文章标签： rpa 小程序 数据库 数据库开发 python 自动化
于 2024-03-12 16:27:49 首次发布
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版权

小程序数据无法准确捕获？

小程序元素捕获困难？

这里为你讲解，影刀rpa与攻克的联合，使小程序无所遁形

安装攻克

点击标题可以直接跳转

链接：https://wwp.lanzoul.com/b02fn4qgh
密码：8888

解压压缩包

双击打开GKKata

2、软件下载安装 · 语雀

官方有详细使用视频文档，想看的也可以直接跳转到B站视频观看

这个是官方文档，不懂的可以参考这里的使用方式，同时里面也有很多案例详解可以参考

按照要求输入信息即可

推荐码：GKE9B999BADDC9116772BF5C9BB2CAE4E0

选择切换模式

注：标准版跟新手模式只可用于查看数据，无法进行进一步数据获取

打开小程序

58同城为例

启动服务

刷新小程序

这是，软件便会检测到抓包数，按 Ctrl+F 启动搜索

搜索小程序内数据文本，随便一个标题

橙色即为标注查找到的数据，点开查看数据

点表格可直接查看生成的表格数据，便于阅览，同时也可以导出为表格进行详细参数判断

数据存储

数据存储有两种方式，分别是自定义存储跟默认存储

自定义存储，要先找到数据源

优先对参数进行备注，以便储存，备注名称也会是存储的数据库名

然后右键选择配置为默认，主要是为了存储路径，下图就是配置完成界面

接下里选择监听即可，这里监听模式较多，直接选择默认即可开始保存

数

设置好之后打开影刀，新建程序，选择桌面软件自动化，选择小程序窗口

设置循环次数，选择鼠标滚动，具体次数看小程序加载新数据页面长度

然后启动影刀，操作小程序滚动，当小程序滚动到加载新数据的时候，攻克就会自动检测到数据更新，然后进行抓包入库，如下图，右下角会有提示数据存储入库

存储的数据可以在数据库查看，选择默认区域可以对存储的数据进行查看，右键导出成exel文件的操作

由此，影刀进行辅助，攻克进行数据检测抓包，便可对小程序数据一网打尽！

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### 使用影刀RPA查找Excel中的数据 影刀RPA是一款强大的自动化工具，它不仅能够实现桌面软件的自动化操作，还可以针对Excel文件执行多种复杂任务，例如读取、写入以及查找特定的数据[^3]。以下是通过影刀RPA查找Excel中数据的一个具体教程和示例。 #### 影刀RPA查找Excel数据的核心步骤说明 为了在Excel中查找目标数据，通常需要以下几个核心部分的支持： 1. **加载Excel文件**：将指定路径下的Excel文件加载至内存以便后续操作。 2. **遍历工作表与单元格**：逐行列举Excel的工作簿（Workbook）、工作表（Worksheet）及其内部的单元格内容。 3. **条件匹配**：基于预设条件判断当前单元格的内容是否满足需求。 4. **记录结果**：当找到符合条件的目标数据时，将其存储下来供进一步分析或导出。 #### Python脚本集成实例 由于影刀RPA支持Python语言接入，因此可以利用Pandas库高效地处理Excel文档内的结构化数据。下面展示一段完整的代码片段用于演示如何借助影刀RPA配合Python来定位某个具体的数值： ```python import pandas as pd def find_value_in_excel(file_path, target_sheet, search_column, value_to_find): """ 在给定的Excel文件里寻找特定值的位置 参数: file_path (str): Excel 文件路径. target_sheet (str): 要查询的工作表名称. search_column (str): 需要扫描的列名. value_to_find : 待查寻的具体值. 返回: list: 找到的所有位置索引列表 [(row_index, col_index)] 或者 None 如果未发现该值. """ try: # 加载Excel文件 df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=target_sheet) # 定位含有目标值得行号 matching_rows = df[df[search_column].isin([value_to_find])] if not matching_rows.empty: positions = [] for idx in matching_rows.index: row_num = idx + 2 # 行数从1开始计数加上标题栏偏移量 column_letter = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'[df.columns.get_loc(search_column)] position_info = f"{column_letter}{row_num}" positions.append(position_info) return positions else: return None except Exception as e: print(f"Error occurred while processing the Excel file: {e}") return None if __name__ == "__main__": example_file = r"C:\path\to\your\file.xlsx" desired_sheet = "DataSheet" searching_col = "EmployeeID" looking_for_val = "E007" found_positions = find_value_in_excel(example_file, desired_sheet, searching_col, looking_for_val) if found_positions is not None and len(found_positions)>0 : print(f"The searched value was located at following addresses within the spreadsheet:") for pos in found_positions: print(pos) elif found_positions==[] or found_positions is None: print("No matches were detected.") ``` 上述脚本实现了基本的功能——即接受四个参数定义好之后即可调用`find_value_in_excel()`方法去探索对应Excel档案里的信息，并最终反馈出所有命中项所在的坐标地址[^4]。 #### 结合影刀RPA实际应用案例 如果希望把这段逻辑嵌套进影刀RPA流程当中，则可通过如下方式达成目的： - 创建一个新的机器人流程； - 插入“启动外部进程”的动作节点用来触发此段Pyhton脚本运行环境； - 设置变量映射关系使得前端界面可动态调整输入源文件及其他必要配置选项； - 收集返回的结果并通过邮件通知相关人员或者直接更新另一份汇总报告型Excel档[^5]。 ---
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