在datawoks中用python开发一个监控 ，监控字段updata_time在每季度月底最后第3个工作日上传是否延迟

在DataWorks中使用Python开发一个监控脚本，主要是为了定期检查数据更新时间(updata_time)是否在每个季度底的最后三个工作日之后发生延迟。首先，你需要了解以下几个关键步骤：

1. **获取当前日期**：你可以使用`datetime`库来获取当前日期，并计算出季度和月份。

2. **判断季度和月份**：确定当前是在哪个季度，然后判断是否接近季度结束（假设季度结束于3月、6月、9月和12月的最后一个完整月份）。

3. **查找工作日**：使用`dateutil.relativedelta`或者`calendar.monthrange()`来找出特定月份的最后三天，只保留工作日（排除周末）。

4. **比较updata_time**：对比`updata_time`字段的实际值和预计的上传日期，如果延迟，则记录或触发报警。

5. **定时任务**：将这个逻辑封装成函数，然后结合DataWorks的任务调度，设置一个周期性的任务（比如每周一次），在合适的时间运行该检查。

下面是一个简单的示例代码结构：

import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
import pandas as pd

def is_delayed(df):
    today = datetime.datetime.now()
    # ... (这里处理季度、月份和工作日的逻辑)
    
    if is_last_business_day(today):
        delay_threshold = df[df['updata_time'] < expected_upload_date].size > 0
        return delay_threshold
    else:
        # 如果不是季度月底最后的工作日，暂不进行检查
        pass

# ... 其他辅助函数

if __name__ == "__main__":
    data = load_data_from_dataworks()  # 假设从DataWorks获取数据
    delayed_status = is_delayed(data)
    if delayed_status:
        log_error("Updata time is delayed.")
    else:
        log_info("All updates are on time.")

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