生成代码：使用 pandas 将 sqlserver 返回的数据存储为csv文件，然后再使用pandas模块分析统计需要的数据，生成json格式数据，并报保存的redis。将上述需求使python程序在后台自动运行并使用定时任务触发器自动触发，每个小时的第5分钟执行

好的，这是一个比较复杂的任务，需要分几步来完成。首先，我们需要安装一些必要的库，包括pandas、pyodbc、redis、apscheduler等。请确保这些库都已经安装在你的电脑上。可以使用 pip install pandas pyodbc redis apscheduler 命令来安装。

接下来，我们需要编写代码来完成上述任务。具体实现步骤如下：

1. 导入必要的库

import pandas as pd
import pyodbc
import redis
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from datetime import datetime

2. 连接到 SQL Server 数据库，并获取数据

server = 'localhost'
database = 'mydatabase'
username = 'myusername'
password = 'mypassword'
driver = '{ODBC Driver 17 for SQL Server}'

# 连接数据库
conn = pyodbc.connect('DRIVER=' + driver + ';SERVER=' + server + ';DATABASE=' + database + ';UID=' + username + ';PWD=' + password)

# 查询数据
df = pd.read_sql('SELECT * FROM mytable', conn)

3. 将数据保存为 CSV 文件

df.to_csv('data.csv', index=False)

4. 使用 pandas 分析数据，并生成 json 格式数据

# 统计数据
data = df.groupby(['category'])['value'].sum().reset_index()

# 生成 json 格式数据
json_data = data.to_json(orient='records')

5. 连接到 Redis 数据库，并将生成的 json 数据保存到 Redis 中

# 连接 Redis 数据库
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 保存数据到 Redis 中
r.set('data', json_data)

6. 使用 apscheduler 模块设置定时任务

def job():
    # 任务代码
    pass

# 创建定时任务
scheduler = BlockingScheduler()
scheduler.add_job(job, 'cron', hour='*', minute=5)

# 启动定时任务
scheduler.start()

将上述代码保存为一个 Python 文件，例如 chitgpt.py，并在后台运行该程序即可。