Python页面机器人例子（识别页面报表异常，邮件发送）

Python页面机器人（通常被称为Web Scraper或网页爬虫）的一个常见例子是使用像BeautifulSoup、Scrapy或Selenium这样的库来自动化处理网站数据，包括识别页面报表中的异常值。这里以异常检测为例：

假设你想监控一个公司的财务报表网页，你可以编写Python脚本，定期抓取并分析数据。首先，通过requests库获取HTML内容，然后解析HTML结构（如BeautifulSoup），定位到需要检查的数据元素。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def check_report(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 找到关键的报表数据
    data_elements = soup.find_all('span', class_='report-value')  # 假设这些元素包含数字

    for element in data_elements:
        value = float(element.text)  # 将文本转为数值
        if value < normal_threshold or value > expected_threshold:  # 如果值异常
            send_email(value, url)  # 发送邮件通知

def send_email(value, report_url):
    # 使用smtplib和email相关的库，构造邮件正文，包含异常值和报告链接
    msg = f"发现异常！报表URL：{report_url}，异常值：{value}"
    # ... 实现邮件发送逻辑（SMTP服务器设置等）

# 设置正常范围阈值，实际应用中可能需要从数据库或其他来源获取
normal_threshold = 1000
expected_threshold = 1500

check_report('http://example.com/report')

在这个例子中，如果抓取到的报表数据偏离预设的正常范围，函数`send_email`会被调用，发送包含异常信息的电子邮件。需要注意的是，这只是一个基本示例，实际项目可能会涉及到更复杂的错误处理和数据分析。