郑晶晶

(福建生态工程职业技术学校,福建福州 350000)

0 引言

现在社会是信息化时代飞速的发展时刻,校园中需要管理的数据越来越多,其中学生考勤数据就是其中之一。如果仅仅依靠班级管理者或者教务管理者去登记考勤数据的话,数据应用效率并不能很好的发挥及时作用,并不利于课堂出勤率的改善。学生考勤情况登记的及时性、完善性的提升可以从学生的实际情况出发分析。这种及时性有利于班级考勤的督促改进,有利于发现学生的异常,有利于发现学生学习情况的变化,进而进一步助力于班主任、教务管理者及家长能更好地关注学生问题并帮助学生及时解决问题,某种程度上能积极改善学生的出勤率,促进班级管理的发展,促进学校的教学管理质量水平的发展。随着近几年人工智能地发展,Python语言的应用得到了越来越广泛的发展。Python是一种高级程序设计语言,它能智能地进行数据分析、数据挖掘,具有多种数据类型。要想有效地对校园考勤数据进行挖掘分析,我们可以融入Python知识的应用。几种思路设想:(以某学校,47个班级,十几个专业为例,学生考勤类别分为:满勤、旷课、迟到、早退、事假、病假)[1]。

1 获取各班出勤数据保存到excel

随着数据智能化的发展,学生人脸识别签到、指纹签到、APP签到等多种签到方式都随之发展,学校在考勤数据管理时管理者可以通过在线获取学生考勤数据类型统计存入Excel[2-3]:

我们可以使用requests模块获取学生各类出勤情况信息(如旷课、迟到、早退、病假、事假等),再使用requests模块将这些信息分类写入Excel表格中:

(1)安装requests和requests模块;

(2)在程序中导入需要使用的模块;

(3)实现过程逻辑:

先使用requests模块发送post请求,获取相关全校学生出勤信息,接着使用json()获取得到JSON格式的相关数据,接着使用xlsxwriter模块将获取的出勤信息写入到Excel。最后再一次遍历每项的出勤信息。

(4)关键代码:

1,try:

response=requests.post(url,json=pyload,headers=headers)

attendence_jso=response.json()

if attendence_json =0

returen attendance_json

return None

2,#保存到excel的行首标题:

Worksheet.write(0,0‘学号’)

Worksheet.write(0,0‘班级’)

Worksheet.write(0,0‘名字’)

Worksheet.write(0,0‘考勤类型’)

Worksheet.write(0,0‘出勤统计’)

这种统计方式一般分为数据的采集、数据的解析、数据的存储、数据提取四个组成部分。并利用自动采集功能访问到学生考勤的在线数据,以获取或更新在线数据类型和统计方式。

2 使用可视化分析显示学生出勤情况

使用Python可视化分析可以实现日常学生出勤数据的分析,它的主要技术是利用pands获取相应的数据及日期数据处理器dataframe对象to_period()方法应用及groupby()函数使用通过数据排序与索引进而实现可视化数据图表的生成(关键代码如下)[4-5]:

(1)导入相关模块如matplotlib.pyplot、 pandas。

inmport matplotlib.pyplot as pt

inmport pandas as pl

(2)DataFrame输出数据并对齐。

Pl.set_option (‘display.unicod.ambiguous_as _wide’,True)

Pl.set_option(‘display.unicode.east_asian_width,True’)

(3)获取excel相关对应数据。

#数据的获取

df=pl.readExcel (‘Attendence.xlsx’)

#按日期时间显示数据

df=df.set_index(‘日期’,drop=True)

df=df[‘2020-11’].to_period(‘M’)

(4)按旷课类型和日期分组统计数据。

#按出勤类别分组统计

df_month=df.groupby([‘出勤类型’,‘日期’])[[‘次数’]].sum().reset_index()

(5)绘制生成可视图表。

数据可视化分析是利用图形数据趋势显示情况分析,通过这种方法查看学生考勤数据的分布,能及时直观捕捉到相关突出数据,进行对数据产生的根源进行分析,进而进一步提升班级考勤管理,促进校园出勤率。

3 邮件提醒设定及时显示学生考勤异常

学生考勤数据的特点具有动态变化、随机等特点。很多学校目前日常考勤管理过程中,都是由管理员盯着目标数据去分析每周学生的考勤数据,从而通过统计才能发现异常考勤情况。发现学生考勤异常,我们可以运用Python语言知识去构思搭建一个关于出现考勤异常提醒的系统,并设定邮件提醒功能。通过考勤异常提醒系统提醒,例如设定每个学生一周考勤异常值为2次,每当系统识别到异常数据值超过限定值的话就立马关联邮件发送提醒管理者出现学生考勤异常情况,从而及时地获取信息,从而分析解决问题,促进班级管理,提升教学质量[6-9]。

#获取数据

def getreadltimedate (share)

……

Share.date=float(……)

……

Share describe=“旷课”+share.name+“当前值”+strcshare.date

#构建邮件

msg=MIMEText(content,)

msg[“subject”]=subject

msg[“Fromt”]=msg_from

5.对于那些高等级的金融风险，企业需要高度的重视，而且为了应对风险，进而及时地进行调整，避免风险影响到企业的其他作业部分。

msg[“To”]=to

#发送邮件

Try:

aa=Smtplib.smtp_aa(“113547@qq.com”)

aa.sendmail(msg_from,to,msg,as_string())

print(“发送成功”)

except Exception as:

print(“发送失败！详情”)

4 结语

学校中学生考勤数据的管理一定程度上影响着班级的管理、教学的质量、教学效果的提升。通过Python高级语言的应用,我们可以有多种思路展开对考勤数据方法进行有效地管理的研究。包括对数据的保存,对数据的可视化分析,以及对特殊数据的关注处理。这些方式方法结合高级语言的应用一定程度上可以提升学校考勤数据的分析统计,一定程度上提升了学校的数据管理效率,促进了学生考勤的改善,提升了教学效果。