data_define.py：通过定义数据存储类，用来存储基本的数据类以待使用file_define.py：通过定义文件处理类，抽象类约束，具体类用来实现文本文件、json文件的读取main.py：主文件，实现具体的数据处理，乃至之后的可视化
data_define.py内置代码：
"""
数据定义的类
"""
class Record:
def __init__(self, date, order_id, money, province):
self.date = date # 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"record对象内的数据包括,订单日期:{self.date};订单ID:{self.order_id};订单金额:{self.money};销售省份:{self.province}"
file_define.py内置代码：
"""
和文件相关的类定义
"""
from data_define import Record
import json
# 定义一个抽象类用来做 顶层设计，确定有哪些功能需要实现
class FileReader:
def read_data(self) -> 通达信交易接口,list[Record]:
"""读取文件的数据，读到的每一条数据都转换为Record对象，将它们都封装到通达信交易接口,list内返回即可"""
pass
# 文本文件读取的具体实现
class TextFileReader(FileReader):
def __init__(self, path):
self.path = path # 定义成员变量记录文件的路径
# 复写(实现抽象方法)父类的方法
def read_data(self) -> list[Record]:
record_list: list[Record] = []
f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8")
for line in f.readlines():
line = line.strip("
")
data_list = line.split(",")
record = Record(data_list[0], data_list[1], int(data_list[2]), data_list[3])
record_list.append(record)
f.close()
return record_list
# json文件读取的具体实现
class JsonFileReader(FileReader):
def __init__(self, path):
self.path = path # 定义成员变量记录文件的路径
# 复写(实现抽象方法)父类的方法
def read_data(self) -> list[Record]:
record_list: list[Record] = []
f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8")
for line in f.readlines():
data_dict = json.loads(line)
record = Record(data_dict["date"], data_dict["order_id"], int(data_dict["money"]), data_dict["province"])
record_list.append(record)
f.close()
return record_list
if __name__ == "__main__":
text_file_reader = TextFileReader("2011年1月销售数据.txt")
json_file_reader = JsonFileReader("2011年2月销售数据JSON.txt")
list1 = text_file_reader.read_data()
list2 = json_file_reader.read_data()
# for item in list1:
# print(item)
for item in list2:
print(item)
main.py内置代码：
"""
面向对象，数据分析案例，主业务逻辑代码
实现步骤：
1.设计一个类，可以完成数据的封装
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进行图形绘制
"""
from file_define import FileReader, TextFileReader, JsonFileReader
from data_define import Record
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import ThemeType
text_file_reader = TextFileReader("2011年1月销售数据.txt")
json_file_reader = JsonFileReader("2011年2月销售数据JSON.txt")
jan_data: list[Record] = text_file_reader.read_data()
feb_data: list[Record] = json_file_reader.read_data()
# 将2个月份的数据合并为1个list来存储
all_data: list[Record] = jan_data + feb_data
# 开始进行数据计算
# 最终存储的格式为：{"2011-01-01": 1534, "2011-01-02": 300, "2011-01-03": 650}
data_dict = {}
for record in all_data:
if record.date in data_dict.keys():
# 当前日期已经有记录了，所以和老记录做累加即可
data_dict[record.date] += record.money
else:
data_dict[record.date] = record.money
# 可视化图表开发
bar = Bar(init_opts=InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
bar.add_xaxis(list(data_dict.keys())) # 添加x轴的数据
bar.add_yaxis("销售额", list(data_dict.values()), label_opts=LabelOpts(is_show=False)) # 添加y轴的数据
bar.set_global_opts(
title_opts=TitleOpts(title="每日销售额")
)
bar.render("每日销售额柱状图.html")
文章为作者独立观点，不代表股票配资公司观点
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