Python:使用API——使用Pygal可视化仓库

来源：《Python编程：从入门到实践》

2 使用Pygal可视化仓库

• 上个部分获得有趣的数据后，现在来进行可视化，呈现GitHub上Python项目的受欢迎程度
• 我们将创建一个交互式条形图：条形的高度表示项目获得了多少颗星
• 单机条形将进入项目在GitHub上的主页

python_repos.py

import requests
import pygal
from pygal.style import LightColorizedStyle as LCS, LightenStyle as LS

# 执行API调用并存储响应
URL = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'
r = requests.get(URL)
print("Status code:", r.status_code)

# 将API响应存储在一个变量中
response_dict = r.json()
print("Total repositories:", response_dict['total_count'])

# 探索有关仓库的信息
repo_dicts = response_dict['items']

names, stars = [], []
for repo_dict in repo_dicts:
    names.append(repo_dict['name'])
    stars.append(repo_dict['stargazers_count'])
    
# 可视化
my_style = LS('#333366', base_style=LCS)
chart = pygal.Bar(style=my_style, x_label_rotation=45, show_legend=False)
chart.title = 'Most-Starred Python Projects on GitHub'
chart.x_labels = names

chart.add('', stars)
chart.render_to_file('python_repos.svg')

1. 导入pygal以及要应用于图表的Pygal样式
2. 创建两个空列表，用于存储将包含在图表中的信息
3. 使用LightenStyle类（别名LS）定义一种样式，并将其基色设置为深蓝色；还传递了实参base_style，已使用LightColorizedStyle类（别名LCS）
4. 使用Bar()创建一个简单的条形图，并向它传递了my_style；还传递了两个样式实参：让标签绕x轴旋转45度（x_label_rotation=45），并隐藏了图例（show_legend=False）
   

2.1 改进Pygal图表

• 将进行多个方面的定制，因此先来稍微调整代码的结构，创建一个配置对象，在其中包含要传递给Bar()的所有定制：

python_repos.py

--snip--
# 可视化
my_style = LS('#333366', base_style=LCS)

my_config = pygal.Config()
my_config.x_label_rotation = 45
my_config.show_legend = False
my_config.title_font_size = 24
my_config.label_font_size = 14
my_config.major_label_font_size = 18
my_config.truncate_label = 15
my_config.show_y_guides = False
my_config.width = 1000

chart = pygal.Bar(my_config, style=my_style)
chart.title = 'Most-Starred Python Projects on GitHub'
chart.x_labels = names

chart.add('', stars)
chart.render_to_file('python_repos.svg')

• 我们创建了一个Pygal类Config实例，命名为my_config
• 在这个图表中，副标签是x轴上的项目名&y轴上的大部分数字
• 主标签是y轴上为5000整数倍的刻度；这些刻度应更大，以与副标签区分开
• truncate_label将较长的项目名缩短为15个字符（如果将鼠标指向被截短的项目名，将显示完整的项目名）
• show_y_guides=False以隐藏图表中的水平线
• 最后自定义了宽度，让图表更充分地利用浏览器地可用空间
  

2.2 添加自定义工具提示

• 在Pygal中，将鼠标指向条形将显示它表示地信息，这通常称为 工具提示
• 这个实例中，当前显示的是项目获得了多少颗星
• 项目来创建一个自定义工具提示，以同时显示项目的描述
• 下面看一个简单的示例，它可视化前三个项目，并给每个项目对应的条形都指定自定义标签
• 为此，向add()传递一个字典列表，而不是值列表：

bar_descriptions.py

import pygal
from pygal.style import LightColorizedStyle as LCS, LightenStyle as LS

my_style = LS('#333366', base_style=LCS)
chart = pygal.Bar(style=my_style, x_label_rotation=45, show_legend=False)

chart.title = 'Python Projects'
chart.x_labels = ['awesome-python', 'system-design-primer', 'public-apis']

plot_dicts = [
    {'value': 72145, 'label': 'Description of awesome-python'},
    {'value': 71890, 'label': 'Description of system-design-primer'},
    {'value': 60522, 'label': 'Description of public-apis'},
    ]
    
chart.add('', plot_dicts)
chart.render_to_file('bar_descriptions.svg')

• 定义了一个名为plot_dicts的列表，其中包含三个字典，分别针对三个项目
• 每个字典包含两个键：‘value’和’label’
• Pygal根据与键’value’相关联的数字来确定条形的高度
• Pygal根据与键’label’相关联的字符串给条形创建工具提示
• 上图显示了一个工具提示：除默认工具提示（获得star数量）外，Pygal还显示了刚传入的自定义提示

2.3 根据数据绘图

python_repos.py

--snip--
# 探索有关仓库的信息
repo_dicts = response_dict['items']

names, plot_dicts = [], []
for repo_dict in repo_dicts:
    names.append(repo_dict['name'])
    
    plot_dict = {
        'value': repo_dict['stargazers_count'],
        'label': repo_dict['description'],
        }
    plot_dicts.append(plot_dict)
    
# 可视化
my_style = LS('#333366', base_style=LCS)
--snip--

chart.add('', plot_dicts)
chart.render_to_file('python_repos.svg')

2.4 在图表中添加可单击的链接

• 在为每个项目创建的字典中，只需添加一个键为’xlink’的键-值对

python_repos.py

--snip--
names, plot_dicts = [], []
for repo_dict in repo_dicts:
    names.append(repo_dict['name'])
    
    plot_dict = {
        'value': repo_dict['stargazers_count'],
        'label': repo_dict['description'],
        'xlink': repo_dict['html_url'],
        }
    plot_dicts.append(plot_dict)
--snip--

• Pygal根据与键’xlink’相关联的URL将每个条形都转换为活跃的链接
• 至此，对API获取的数据进行了可视化，它是交互性的，包含丰富的信息！