智能脚本生成

下面是一个Python脚本，使用PyMySQL库实现了连接远程数据库、执行SQL查询、格式化数据为CSV文件并处理潜在错误的需求。脚本支持通过命令行参数传入数据库账户信息文件路径和CSV保存路径。

先安装依赖库：
```bash
pip install pymysql
```

### Python脚本代码
```python
import pymysql
import csv
import argparse
import json
import sys


def load_db_credentials(file_path):
    """
    Load database connection credentials from a given JSON file.
    """
    try:
        with open(file_path, 'r') as file:
            credentials = json.load(file)
        return credentials
    except FileNotFoundError:
        print(f"Error: Credential file '{file_path}' not found.")
        sys.exit(1)
    except json.JSONDecodeError:
        print(f"Error: Unable to parse the JSON file '{file_path}'. Ensure it's valid.")
        sys.exit(1)


def connect_to_database(credentials):
    """
    Establish a connection to the database with error handling.
    """
    try:
        connection = pymysql.connect(
            host=credentials['host'],
            user=credentials['user'],
            password=credentials['password'],
            database=credentials['database'],
            port=credentials.get('port', 3306),  # Default port for MySQL is 3306
            cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
        )
        return connection
    except pymysql.MySQLError as e:
        print(f"Database connection error: {e}")
        sys.exit(1)


def execute_query(connection, query):
    """
    Execute the given SQL query and fetch results.
    """
    try:
        with connection.cursor() as cursor:
            cursor.execute(query)
            results = cursor.fetchall()
        return results
    except pymysql.MySQLError as e:
        print(f"SQL execution error: {e}")
        sys.exit(1)


def save_to_csv(data, output_file):
    """
    Save the query results to a CSV file.
    """
    try:
        if len(data) == 0:
            print("No data returned to save as CSV file.")
            sys.exit(0)

        # Extract headers from the keys of the first dictionary in the data list
        headers = data[0].keys()

        with open(output_file, mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
            writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=headers)
            
            # Write header row
            writer.writeheader()
            
            # Write data rows
            writer.writerows(data)

        print(f"Data successfully saved to {output_file}")
    except Exception as e:
        print(f"Error while saving CSV: {e}")
        sys.exit(1)


def main():
    # Set up argument parser
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Connect to a database, execute an SQL query, and save results to a CSV file.")
    parser.add_argument("credentials", help="Path to JSON file with database connection credentials.")
    parser.add_argument("query", help="SQL query to execute.")
    parser.add_argument("output", help="Path to save the CSV file.")
    args = parser.parse_args()

    # Load database credentials
    credentials = load_db_credentials(args.credentials)

    # Connect to the database
    connection = connect_to_database(credentials)

    # Execute the SQL query
    results = execute_query(connection, args.query)

    # Close the database connection
    connection.close()

    # Save results to CSV
    save_to_csv(results, args.output)


if __name__ == "__main__":
    main()
```

---

### 功能说明

1. **脚本参数**:
   - `credentials`: 数据库连接信息保存为一个JSON文件，包含如下格式：
     ```json
     {
         "host": "your_host",
         "user": "your_username",
         "password": "your_password",
         "database": "your_database",
         "port": 3306
     }
     ```
     `port`参数是可选的（默认为3306）。
   - `query`: 用于执行的SQL查询语句。
   - `output`: CSV文件保存路径。

2. **脚本步骤**:
   - 从用户指定的账户信息JSON文件加载数据库连接配置。
   - 使用PyMySQL库连接到MySQL数据库。
   - 执行SQL查询语句。
   - 查询数据并保存为CSV文件。

3. **错误处理**:
   - 捕获文件读取错误（如账户信息文件不存在或JSON语法错误）。
   - 数据库连接错误（如用户名密码错误，主机不可达）。
   - SQL语法错误或查询问题。
   - CSV文件写入过程中的错误。

4. **运行方式**:
   使用如下命令运行：
   ```bash
   python script.py credentials.json "SELECT * FROM your_table WHERE condition" output.csv
   ```

5. **可扩展性**:
   - 可自行修改JSON文件中的键名或增加更多数据库配置。
   - 自定义数据过滤SQL语句。
   - 扩展支持其他数据库类型（通过替换PyMySQL库）。

---

### 示例

假设有以下SQL查询：
```sql
SELECT id, name, email FROM users WHERE status = 'active';
```

命令行运行示例：
```bash
python script.py db_credentials.json "SELECT id, name, email FROM users WHERE status = 'active'" active_users.csv
```

结果：保存查询到的`id`, `name`, `email`数据于`active_users.csv`。

通过这份脚本，你可以快速实现远程数据库操作并生成CSV，非常适用于脚本化查询任务的场景。

以下是实现你需求的Python脚本，脚本包括基本功能（清洗数据并生成折线图）以及可选功能（支持命令行参数、处理错误等）：

```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import argparse
import os
from datetime import datetime

def clean_and_visualize_data(input_file, output_file):
    try:
        # 1. 读取数据文件
        print(f"Reading file: {input_file}")
        data = pd.read_csv(input_file)
        
        # 2. 去重处理
        print("Removing duplicates...")
        data.drop_duplicates(inplace=True)

        # 3. 日期字段规范化处理
        if 'date' not in data.columns or 'sales' not in data.columns:
            raise ValueError("The input data must contain 'date' and 'sales' columns.")

        print("Normalizing date column...")
        try:
            data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
        except Exception as e:
            raise ValueError(f"Error parsing column 'date': {e}")

        # 4. 按月汇总销售数据
        print("Aggregating sales data by month...")
        data['month'] = data['date'].dt.to_period('M').dt.to_timestamp()
        monthly_sales = data.groupby('month')['sales'].sum().reset_index()

        # 5. 生成销售趋势折线图
        print(f"Generating trend chart and saving to {output_file}...")
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        plt.plot(monthly_sales['month'], monthly_sales['sales'], marker='o', linestyle='-', color='b', label='Monthly Sales')
        plt.title('Monthly Sales Trend')
        plt.xlabel('Month')
        plt.ylabel('Total Sales')
        plt.grid(True)
        plt.legend()
        plt.tight_layout()
        plt.savefig(output_file)

        print("Trend chart successfully saved.")
    
    except FileNotFoundError:
        print(f"Error: The file '{input_file}' was not found.")
    except pd.errors.EmptyDataError:
        print(f"Error: The file '{input_file}' is empty.")
    except ValueError as ve:
        print(f"Value Error: {ve}")
    except Exception as e:
        print(f"An unexpected error occurred: {e}")

def main():
    # 设置命令行参数解析
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Clean sales data and generate a monthly sales trend chart.")
    parser.add_argument('--input_file', type=str, default='sales_data.csv', help="Path to the input CSV file (default: sales_data.csv).")
    parser.add_argument('--output_file', type=str, default='trend_chart.png', help="Path to save the output trend chart image (default: trend_chart.png).")
    args = parser.parse_args()

    # 检查文件是否存在
    if not os.path.exists(args.input_file):
        print(f"Error: Input file '{args.input_file}' does not exist.")
        return

    # 调用主要清洗与可视化功能
    clean_and_visualize_data(args.input_file, args.output_file)

if __name__ == "__main__":
    main()
```

### 功能解读：
1. **读取CSV文件**
   - 默认文件名为`sales_data.csv`，支持通过`--input_file`参数指定文件路径。
   - 使用`pandas.read_csv`读取数据，带有错误处理，如文件不存在或数据为空。
   
2. **数据去重与日期规范化**
   - 去重：使用`drop_duplicates`清理重复的行。
   - 统一日期字段：尝试将`date`列解析为标准`datetime`格式。

3. **按月汇总销售数据**
   - 使用`groupby`对销售数据按月份进行汇总。

4. **生成折线图**
   - 使用`matplotlib`绘制图表，并保存为PNG文件（默认保存为`trend_chart.png`，支持通过`--output_file`指定路径）。

5. **错误处理**
   - 包含文件不存在、CSV为空、日期解析失败等错误类型的处理逻辑，保证脚本的健壮性。

6. **命令行参数支持**
   - 使用`argparse`构建更灵活的脚本，通过命令行接受用户指定的输入和输出路径。

### 脚本运行方式：
```bash
# 使用默认文件名和输出路径
python sales_trend.py 

# 指定输入和输出路径
python sales_trend.py --input_file=my_sales_data.csv --output_file=my_trend_chart.png
```

这个脚本通用性强，灵活可配置，并通过错误处理保证了稳定运行。请确保文件中包含必要字段（如`date`和`sales`）。

以下是实现以上需求的Bash脚本：

```bash
#!/bin/bash

# 自动化分析服务器日志，提取错误信息

# 检查是否提供日志文件路径和汇总文件路径参数
if [ "$#" -lt 2 ]; then
  echo "Usage: $0 <log_file_path> <output_summary_path>"
  exit 1
fi

# 接收参数
LOG_FILE="$1"
OUTPUT_FILE="$2"

# 检查日志文件是否存在
if [ ! -f "$LOG_FILE" ]; then
  echo "Error: Log file <$LOG_FILE> not found!"
  exit 1
fi

# 创建/清空汇总文件
> "$OUTPUT_FILE"

# 提取包含错误关键字的日志信息并写入汇总文件
echo "Extracting error information from <$LOG_FILE>..."

grep -i "error" "$LOG_FILE" > "$OUTPUT_FILE"

if [ $? -eq 0 ]; then
  echo "Error information extracted successfully to <$OUTPUT_FILE>."
else
  echo "No errors found in <$LOG_FILE>."
fi

exit 0
```

### 脚本说明
1. 参数传递：
   - **脚本第1步**通过检查参数列表确定用户是否指定了日志文件路径和输出路径。如果未指定，将输出使用方法说明并退出程序。
2. 错误处理：
   - 若日志文件路径不存在，脚本将检测到文件不存在并终止运行，提示用户。
3. `grep` 命令：
   - 使用 `grep -i "error"` 忽略错误关键字大小写。
   - 提取的日志行直接写入指定的汇总文件。
4. 灵活性：
   - 用户可以通过命令行指定任意日志文件路径和输出文件路径。

### 用法示例
假如该脚本命名为 `log_analyzer.sh`，则可以如下使用：
```bash
# 提取 /logs/error.log 中的错误信息到 error_summary.log
./log_analyzer.sh /logs/error.log ./error_summary.log

# 提取其他指定日志，比如 /var/logs/my_app.log 中的错误信息
./log_analyzer.sh /var/logs/my_app.log ./output_errors.log
```

### 测试与改进
- 可以将脚本扩展为提取特定格式的错误信息（如日期、类别等），或者对错误内容统计。
- 如果您需要更复杂错误类型处理或者日志格式解析，请提供详细需求，我将优化实现！