综合案例（面向对象）

1. 使用面向对象思想完成数据读取和处理
2. 基于面向对象思想重新认知第三方库使用（PyEcharts）

数据分析案例

某公司，有2份数据文件，现需要对其进行分析处理，计算每日的销售额并以柱状图表的形式进行展示。

 数据内容

综合案例（面向对象）数据资料https://pan.baidu.com/s/1nMOeuck5Q4Gp7TkKkU70nQ?pwd=6zt6

 提取码：6zt6

• 1月份数据是普通文本，使用逗号分割数据记录，从前到后分别是（日期，订单id，销售额，销售省份）
• 2月份数据是JSON数据，同样包含（日期，订单id，销售额，销售省份）

需求分析

 作为面向对象的程序员

我们全程将使用面向对象的思想来进行任务的开发

数据的定义

data_define.py

"""
数据定义的类
"""


class Record:
    def __init__(self, date, order, money, province):
        self.date = date            # 订单日期
        self.order = order          # 订单ID
        self.money = money          # 订单金额
        self.province = province    # 订单省份

    def __str__(self):  # 将地址数据转换为字符串
        return f"{self.date}, {self.order}, {self.money}, {self.province}"

和文件相关的类定义

file_define.py

"""
和文件相关的类定义
"""
import json

from data_define import Record


# 先定义一个抽象类用来做顶层设计，确定有哪些功能要实现
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为Record对象，
        将它们都封装到list内返回即可
        :return:
        """
        pass


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]:
        f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8")
        read_list: list[Record] = []
        for line in f.readlines():
            line = line.strip()  # 消除读取到的每一行数据中的\n
            data_list = line.split(",")
            record = Record(data_list[0], data_list[1], int(data_list[2]), data_list[3])
            read_list.append(record)
        f.close()
        return read_list


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]:
        f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8")
        read_list: list[Record] = []
        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"])
            read_list.append(record)
        f.close()
        return read_list


if __name__ == '__main__':
    text_file_reader = TextFileReader("D:/2011年1月销售数据.txt")
    json_file_reader = JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt")
    list1 = text_file_reader.read_data()
    list2 = json_file_reader.read_data()

    for l in list1:
        print(l)

    for l in list2:
        print(l)

整合使用

main.py

"""
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
b. 进行数据需求的逻辑计算《计算每一天的销售额)
5. 通过PyEcharts进行图形会制

"""
from file_define import FileReader, JsonFileReader, TextFileReader
from data_define import Record
from pyecharts.charts import Bar    # 柱状图
from pyecharts.options import *     # 图表的选项
from pyecharts.globals import ThemeType     # 图表的主题
text_file_reader = TextFileReader("D:/2011年1月销售数据.txt")
json_file_reader = JsonFileReader("d:/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()

# 将俩个月份的数据合并为一个list来存储
all_data: list[Record] = jan_data + feb_data

# 开始进行数据计算
# 创建一个字典，存储{日期：销售额}
data_dict = {}
for record in all_data:
    if record.date in data_dict.keys():
        # 当前日期已经有记录了，所以和老记录累加即可
        data_dict[record.date] += record.money
    else:
        # 新一天的创建操作
        data_dict[record.date] = record.money


# 可视化图表开发
bar = Bar(
    init_opts=InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)
    # 设置图表主题
)
bar.add_xaxis(list(data_dict.keys()))   # 添加X轴数据
bar.add_yaxis(  # 添加y轴数据
    "销售图",
    list(data_dict.values()),
    label_opts=LabelOpts(is_show=False)  # 不显示每个柱子的数字

)
bar.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="每日销售额", pos_left="center", pos_bottom="1%"),    #标题居中
    yaxis_opts=AxisOpts(name="销售额（元）"),         # 纵轴名称
    xaxis_opts=AxisOpts(name="日期（年-月-日）")       # 横轴名称
)
bar.render("每日销售额柱状图.html")

结果：