《请给我结果》读后感

节前,公司给每位主管发了一本书《请给我结果》,我相信大部分主管都把它当成是一种负担,大家好像找到了学生时代放假被留作业的感觉,用“抵触”来形容这种行为再合适不过。

一本浅显易懂,完全用案例来描述的书,150页,即不会占用大家太多时间,而且不会太枯燥。从这一点上来看,公司的行政倒是费了一番苦心。不过我现在却担心有多少主管可以了解到这份苦心,更多的人觉得是行政为了出“政绩”而没事给大家找事吧。

               用了假期闲暇时间看了这本书,其中有几点感触,针对公司现状有几点反思。

1、主管的态度

态度决定一切,我越来越信奉这句话,而这次“作业”,有几个主管会认真完成?

态度?何为态度,如果有人拿着枪让你读完这本书,并写出观后感,我想大家都不会有太大差别,而态度往往体现在一种放松、非严格的要求前提下。可看,可不看,这个时候,一种发自内心的自觉才真正体现出态度。

                        工作并不等于要侵占大家十一长假,但,但是如果主管们真的每天都为公司的事情茶不思饭不想,我想得到这样一本书,一定如饥似渴的汲取着它的营养,这个还用强迫吗?还需要像学生一样去监督?检查?

                         那如果主管对公司的事情,可有可无,一点不上心,那对不起,他不适合当公司的主管,这个要求我想在任何一个公司都不过分。

     

                         刚刚跟一个主管侧面交流了一下,不但没看,又骂了一遍公司的这种侵占假期的卑劣行为,我相信这份假期态度的答卷,公司主管整体考核角度,应该是不合格的。如果主管层面没有形成一个坚实的战斗力,那公司的执行力可想而知。

面对这群态度上并不十分端正,却还未意识到的主管们,如果规范他们的态度?

1、影响&引导

   有些事情需要引导,让我高兴地大家不是意识到而故意而不为,而是刚刚到了主管层面,根本没意识到。作为公司总裁助理,我想我有义务在平时私下的沟通和交流中去引导大家,让他们慢慢找到这份态度。

2、规范

 公司需要高速发展,那就需要有一批同样高速发展的主管,如果主管不能胜任,那只能从外面聘请合适的人选来替代。

                             总之一个目标,至少保证公司主管层面是真正的活力和激情。

                             当你真正决定担当主管这个职位,决定扛起主管这个责任,那对不起,你就已经告别了8小时的工作模式,你就告别了身累的时代,欢迎进入到身心疲惫的主管层面。

2、主管的定位——司机?乘客?

书中一个章节写的特别好。公司的主管多是从技术做到出类拔萃,然后提拔上来。

                                在之前作为普通员工,大家只是乘客,除了干好自己事情外,还可以休息,还可以看周边的风景。

                                 但,当从普通员工提拔为主管之后,他就从乘客,变成了司机。定位彻底转变,从这一刻开始你再不能小睡,再不能看旁边的风景,而司机要做的是要保证这个车的运作,且保证正确的方向,需要主管一刻都不放松警惕的盯着方向。

 

                             为什么对这个章节深有感触,因为一个软件公司,都是纯理科思维,把这批技术能人提升为主管,面临最重要的问题就是定位?虽然已经是司机了,但却还想乘客那样去思考。这个是大错特错的。

                              举两个日常公司的小例子,由于放假,公司工资延迟发放2天,员工和主管都有些郁闷,但公司内竟然主管带头抱怨,让这种情绪彻底失控。主管显然没找到自己的感觉。

  主管不是比普通员工大一些的员工,而是管理者。作为管理者一切都需要从公司的角度去出发,去管理,去兼顾员工的思想。如果还是一个乘客的思维,那它不可能成为一个好司机。

                      3、授权与受权

之前文章提到授权就像一个瓷器瓶子,领导想放,下属想接。就在接与放的过程中,领导和下属就一起抱着这个瓶子打起太极,永远不会有头。

                               

                               解决授权与受权的方式就是将工作规范化、流程化。比如一项工作有10个步骤,如果将这10个步骤都交给下属,以他目前的能力和责任心,想必无法胜任,那就在开始阶段分步的交给他做,并且保证每一步都要有检查和监督。随着磨合和下属能力的提升,可以慢慢地缩减步骤,直到最后把整个工作都交给他,你也可以放心,彻底放权。

                               在整个过程中切忌主管参与太多,记住你只是指导和监督,千万别亲自上手,那样你不会打击了下属的积极性,也会让自己在这个过程中疲于奔命。最后落一个你累的要死,下属却认为你什么事都要管。

                               当然在培养下属受权的时候,除了培养下属的工作能力之外,更多的是他的责任感,当一个人有了责任,当一个人用他的全部身心去做一件事,我不相信他做不好。但如果真的遇到那种怎么培养都不进步,没有责任心的下属,那请抛开私情,公司需要新鲜血液,需要这种淘汰制度,需要奖罚分明,不然你留着这样一个不上进的人在队伍里,那些上进的员工如何寻找平衡?不破不立。

                                  

 如何改变这个问题多多的公司?个人认为首先需要去改变的是主管,不怀疑主管们的工作态度,毕竟大家都是当年在自己的技术岗位上最出色的人员,都是曾经为了工作义无反顾,几经通宵都毫无怨言的战士。

                              而现在主管们迷茫,是因为他们来到了一个新的领域,面临的是管理,所以首先需要让主管们找到自己做主管的定位和感觉,另外就是如何带好他们的团队?真正好的结果是靠一个有效的集体来保证,绝对不是个人。

 

                             希望与公司这10几名主管一起尽快成长起来,支撑公司这首大船扬帆远洋。

<think>好的,我现在需要帮助用户完成将爬取结果导出为Excel的完整代码。用户之前已经询问过相关信息,现在直接要求完整的代码,所以我要确保提供的代码全面且可用。 首先,回顾之前的对话,用户已经得到了导出流程的说明和一些代码片段,但可能还需要一个完整的示例,包括数据爬取和保存的全过程。用户可能希望有一个可以直接复制粘贴运行的代码,这样他们就能快速应用到自己的项目中。 接下来,我需要考虑用户可能的实际需求。他们可能不仅需要导出功能,还需要一个完整的爬取示例,这样才能理解整个流程。因此,我需要编写一个模拟爬虫的代码,生成测试数据,然后使用之前提到的优化方法将数据保存到Excel。 同时,用户可能对代码的结构和注释有要求,确保代码易读和可维护。因此,代码中需要包含必要的注释,解释每个步骤的作用。此外,考虑到数据处理的常见问题,比如时间戳转换、中文乱码、特殊字符处理等,这些都需要在代码中体现出来。 另外,用户可能对高级功能感兴趣,比如多sheet存储、图表生成,但这些可能需要额外的依赖库,比如xlsxwriter。因此,在代码中需要注明依赖的安装命令,并确保这些功能在代码中有示例实现,或者作为可选部分提供。 还要注意代码的健壮性,比如异常处理,确保在文件写入时不会因为路径问题或权限问题导致程序崩溃。同时,数据清洗部分需要包括去重、空值处理,以及过滤特殊字符,避免Excel文件无法正确保存。 最后,测试代码是否完整,确保用户复制后能够运行,生成预期的Excel文件,并且文件中的数据和格式都符合要求。需要提醒用户安装必要的库,并提供使用示例,说明如何调用函数和保存数据。 总结来说,我需要提供一个完整的Python脚本,包含数据爬取模拟、数据处理、导出到Excel的功能,并包含必要的注释和异常处理,帮助用户轻松集成到他们的项目中。</think>以下是一个完整的Python爬虫数据导出Excel实现方案,包含数据模拟、清洗优化和格式处理: ```python """ 完整爬虫数据导出Excel方案 需提前安装:pip install pandas xlsxwriter openpyxl """ import pandas as pd import random from datetime import datetime, timedelta import re # ==================== # 模拟爬虫数据获取 # ==================== def mock_spider_data(num=50): """生成模拟爬虫数据""" base_date = datetime.now() domains = ['技术', '财经', '生活', '娱乐'] data = [] for i in range(num): # 模拟不同时间格式 random_days = random.randint(1, 1000) timestamp = (base_date - timedelta(days=random_days)).timestamp() data.append({ "title": f"【{random.choice(domains)}】文章标题{i}", "author": f"作者{random.randint(1,5)}号", "link": f"https://example.com/article/{i}", "create_time": int(timestamp), # Unix时间戳 "digest": "这是一段包含特殊字符的摘要:@#$%^&*()_+", "read_count": random.randint(100, 10000) }) return data # ==================== # 数据清洗处理器 # ==================== class DataCleaner: @staticmethod def clean_title(text): """清洗标题特殊字符""" return re.sub(r'[\\/:*?"<>|]', '', text) @staticmethod def convert_time(ts): """时间戳转换""" return pd.to_datetime(ts, unit='s').strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') # ==================== # Excel导出核心类 # ==================== class ExcelExporter: def __init__(self, data): self.df = pd.DataFrame(data) self._preprocess_data() def _preprocess_data(self): """数据预处理""" # 清洗标题 self.df['title'] = self.df['title'].apply(DataCleaner.clean_title) # 转换时间格式 self.df['create_time'] = self.df['create_time'].apply(DataCleaner.convert_time) # 去重处理 self.df.drop_duplicates(subset=['link'], keep='first', inplace=True) # 空值处理 self.df.fillna({'digest': '暂无摘要'}, inplace=True) def save(self, filename, split_by_year=False): """ 保存到Excel文件 :param filename: 输出文件名 :param split_by_year: 是否按年份分sheet存储 """ with pd.ExcelWriter(filename, engine='xlsxwriter', datetime_format='YYYY-MM-DD') as writer: if split_by_year: # 按年份分sheet存储 self.df['year'] = pd.to_datetime(self.df['create_time']).dt.year for year, group in self.df.groupby('year'): self._save_sheet(writer, group, str(year)) else: self._save_sheet(writer, self.df, '数据汇总') def _save_sheet(self, writer, data, sheet_name): """保存单个sheet""" data.to_excel( writer, sheet_name=sheet_name, index=False, columns=['title', 'author', 'link', 'create_time', 'digest', 'read_count'] ) # 自动调整列宽 workbook = writer.book worksheet = writer.sheets[sheet_name] # 设置标题格式 header_format = workbook.add_format({ 'bold': True, 'text_wrap': True, 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#D7E4BC', 'border': 1 }) # 应用格式 for col_num, value in enumerate(data.columns.values): worksheet.write(0, col_num, value, header_format) max_len = max(data.iloc[:, col_num].astype(str).str.len().max(), len(value)) + 2 worksheet.set_column(col_num, col_num, max_len) # 添加简单图表(示例柱状图) if 'read_count' in data.columns: chart = workbook.add_chart({'type': 'column'}) chart.add_series({ 'name': '阅读量', 'categories': f"='{sheet_name}'!$D$2:$D${len(data)+1}", 'values': f"='{sheet_name}'!$F$2:$F${len(data)+1}", }) worksheet.insert_chart('H2', chart) # ==================== # 使用示例 # ==================== if __name__ == '__main__': # 步骤1:获取数据(模拟爬虫结果) articles = mock_spider_data(100) # 步骤2:创建导出器并处理数据 exporter = ExcelExporter(articles) # 步骤3:导出文件(普通模式) exporter.save('articles.xlsx') # 步骤4:导出文件(按年份分sheet模式) exporter.save('articles_by_year.xlsx', split_by_year=True) print("导出成功!检查当前目录生成的Excel文件") ``` $$ \text{代码架构} = \text{数据模拟层} \oplus \text{清洗层} \oplus \text{导出层} $$ 主要功能说明: 1. **数据模拟层** - 生成包含中文、时间戳、特殊字符的测试数据 - 支持自定义生成数量(默认50条) 2. **清洗处理器** - 过滤非法字符:`DataCleaner.clean_title()` - 时间格式转换:`DataCleaner.convert_time()` - 自动去重:根据文章链接去重 - 空值处理:缺失摘要填充默认值 3. **导出核心类** - 两种存储模式:单sheet汇总 / 按年份分sheet - 自动样式优化: - 标题栏背景色加粗 - 智能列宽调整 - 时间格式标准化 - 数据可视化:自动生成阅读量柱状图 $$ \text{执行流程图} = \text{生成数据} \Rightarrow \text{清洗转换} \Rightarrow \begin{cases} \text{单文件存储} \\ \text{多sheet存储} \end{cases} \Rightarrow \text{带格式Excel} $$ 使用建议: 1. 真实爬虫使用时,替换`mock_spider_data()`为实际爬取函数 2. 大文件导出时添加进度提示:`print(f"正在处理第{i}条数据...")` 3. 可扩展功能:添加异常处理、网络求重试机制等 该方案已处理以下常见问题: - 中文乱码(自动设置编码格式) - 特殊字符导致文件损坏(预处理过滤) - 时间格式统一转换(支持Unix时间戳转标准格式) - Excel列宽自适应(根据内容长度自动调整)
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