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python - Python 如果打印结果与之前相同，则打印没有变化，否则打印新结果。每 10 分钟再跑一次

问题描述

我想每 10 分钟运行一次此脚本，如果今天的结果相同，我不想再次打印它们，除非它们发生变化。这甚至可能吗？不，我无论如何都不是程序员，这只是一种爱好。

我正在使用 Twilio 向我发送一条可用露营地的短信，但我不想每 10 分钟收到相同的短信。我删除了 Twilio 代码，因为它包含我的帐户信息。预先感谢您的任何帮助。下面是我的代码。

from datetime import datetime
import pandas as pd
import requests
from tabulate import tabulate


result = []
for unit_id in range(5095, 5099):
    resp = requests.get(
        f"https://calirdr.usedirect.com/rdr/rdr/fd/"
        f"availability/getbyunit/{unit_id}/startdate/2020-10-30/nights/30/true?").json()
    result.extend(resp)

filter_by = ['UnitId', 'StartTime', 'IsFree', 'IsWalkin']
df = pd.DataFrame(result)
df = df.filter(items=filter_by)
df['StartTime'] = df['StartTime'].apply(lambda d: datetime.fromisoformat(d).strftime("%Y-%m-%d"))
df = df[df['IsFree']]
df = df[~df['IsWalkin']]
df['UnitId'] = df['UnitId'].replace([5095], 'Site 81')
df['UnitId'] = df['UnitId'].replace([5096], 'Site 82')
df['UnitId'] = df['UnitId'].replace([5097], 'Site 83')
df['UnitId'] = df['UnitId'].replace([5098], 'Site 84')
df['UnitId'] = df['UnitId'].replace([5099], 'Site 85')
print(tabulate(df, headers=filter_by))

以下是运行代码时的结果。

    UnitId    StartTime    IsFree    IsWalkin
--  --------  -----------  --------  ----------
62  Site 83   2020-11-01   True      False
80  Site 83   2020-11-19   True      False
89  Site 83   2020-11-28   True      False

Process finished with exit code 0

标签： pythonjsonpandasdataframe

解决方案

这将运行程序，等待十分钟，检查之前的结果是否与当前结果相同，如果是，则退出。因此，您现在要做的就是弄清楚，如何才能在第二天退出它：)

//编辑：我编辑了与您的评论对应的代码

from datetime import datetime
import pandas as pd
import requests
from tabulate import tabulate
import time

def main():
    result = []
    for unit_id in range(5095, 5099):
        resp = requests.get(
        f"https://calirdr.usedirect.com/rdr/rdr/fd/"
        f"availability/getbyunit/{unit_id}/startdate/2020-10-30/nights/30/true?").json()
        result.extend(resp)

    filter_by = ['UnitId', 'StartTime', 'IsFree', 'IsWalkin']
    df = pd.DataFrame(result)
    df = df.filter(items=filter_by)
    df['StartTime'] = df['StartTime'].apply(lambda d: datetime.fromisoformat(d).strftime("%Y-%m-%d"))
    df = df[df['IsFree']]
    df = df[~df['IsWalkin']]
    df['UnitId'] = df['UnitId'].replace([5095], 'Site 81')
    df['UnitId'] = df['UnitId'].replace([5096], 'Site 82')

    return tabulate(df, headers=filter_by)


res_before = ""
while True:
    res = main()
    if res != res_before:
        print(res)
        res_before = res
    else:
        print("nothing changed")
    time.sleep(600)

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