【案例】
需求分析
使用面向对象思想来实现，思路图如下：
订单
数据处理
计算数据
绘制图像
【全部代码】
data_define.py
"""
数据定义的类
"""
class Record:
def __init__(self,data,order_id,money,province):
self.data = data # 订单日期
self.order_id = order_id # 订单id
self.money = money # 订单金额
self.province = province # 销售省份
def __str__(self):
return f"{self.data},{self.order_id},{self.money},{self.province}"
file_define.py
"""
和文件相关的定义
"""
from data_define import *
import json
# 先定义一个抽象类用来做顶层设计,确定有那些需要实现的功能
class FileReader:
def read_data(self) -> list[Record]:
"""
读取文件的数据，读到的每一条数据都转换为Order对象，将他们封装到list内返回即可
:return:
"""
pass # 抽象方法
class TextFileReader(FileReader): # 用来读取普通文件数据的方法
def __init__(self,path):
self.path = path # 定义成员变量记录文件路径
# 复写（实现抽象方法）父类的方法
def read_data(self) -> list[Record]:
f = open(self.path,"r",encoding="UTF-8")
record_list:list[Record] = []
for line in f.readlines(): # readlines()一次性读取文件的每一行内容返回的是列表
line = line.strip() # 消除读取到的每一行的换行符
data_list = line.split(",")
record = Record(data_list[0],data_list[1],int(data_list[2]),data_list[3]) # 构建为Order对象
record_list.append(record)
f.close()
return record_list
class JsonFileReader(FileReader): # 用来读取JSON文件数据的方法
def __init__(self,path):
self.path = path
def read_data(self) -> list[Record]:
f = open(self.path,"r",encoding="UTF-8")
record_list:list[Record] = []
for line in f.readlines(): # readlines()一次性读取文件的每一行内容返回的是列表
data_dict = json.loads(line)
record = Record(data_dict['date'],data_dict['order_id'],data_dict['money'],data_dict['province'],) # 构建为Order对象
record_list.append(record)
f.close()
return record_list
if __name__ == '__main__':
text_file_reader = TextFileReader("D:/网盘下载的文件/2011年1月销售数据.txt")
jison_file_reader = JsonFileReader("D:/网盘下载的文件/2011年2月销售数据JSON.txt")
list1 = text_file_reader.read_data()
list2 = jison_file_reader.read_data()
for l1 in list1:
print(l1)
for l2 in list2:
print(l2)
main.py
"""
1.设计一个类，可以完成数据封装
2.设计一个抽象类，定义文件读取的相关功能，并使用子类实现具体功能
3.读取文件，生产数据对象
4.进行数据需求的逻辑计算（计算每一天的销售额）
5.通过PyEcharts进行绘图
"""
# 导包
from file_define import *
from data_define import *
from pyecharts.charts import *
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import *
# 创建文件对象获取文件
text_file_reader = TextFileReader("D:/网盘下载的文件/2011年1月销售数据.txt")
jison_file_reader = JsonFileReader("D:/网盘下载的文件/2011年2月销售数据JSON.txt")
jen_data:list[Record] = text_file_reader.read_data() # 一月份的数据
feb_data:list[Record] = jison_file_reader.read_data() # 二月份的数据
# 将两个月份的数据合并
all_data:list[Record] = jen_data+feb_data
# 开始进行数据计算
data_dict = {}
for record in all_data:
if record.data in data_dict.keys():
# 如果当前的日期在字典中累加起来即可
data_dict[record.data] += record.money
else:
data_dict[record.data] = record.money
# 可视化图表开发
bar = Bar(init_opts=InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
# 添加x轴的数据
bar.add_xaxis(list(data_dict.keys()))
# 添加y轴的数据
bar.add_yaxis("销售额",list(data_dict.values()),label_opts=LabelOpts(is_show=False))
bar.set_global_opts(
title_opts=TitleOpts(title="每日销售额")
)
bar.render("每日销售额.html")【运行效果】
