Python项目之中国数据可视化

文章目录

  • 关键词
  • 一、做什么
  • 二、怎么做
    • 1、获取数据&&处理数据
    • 2、数据库设计&&存储数据
    • 3、开发后端接口
    • 4、前端页面编写
  • 三、效果展示
  • 四、总结


关键词

  • Python
  • Django
  • Python网络爬虫
  • echarts可视化
  • 阅读者(Python基础、Django基础、H5基础)

一、做什么

国家数据十年数据
教育、文化、体育、财政…

Python项目之中国数据可视化_第1张图片
Python项目之中国数据可视化_第2张图片
Python项目之中国数据可视化_第3张图片

二、怎么做

1、获取数据&&处理数据

分析网页数据 | 接口

  • 接口
  • 未加密

Python项目之中国数据可视化_第4张图片
Python项目之中国数据可视化_第5张图片

通过构造请求即可获取数据

import requests

url = "https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgnd&rowcode=zb&colcode=sj&wds=%5B%5D&dfwds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22zb%22%2C%22valuecode%22%3A%22A0M0101%22%7D%5D&k1=1681802150380&h=1"

payload={}
headers = {
  'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
  'Accept-Language': 'en,zh-CN;q=0.9,zh;q=0.8',
  'Cache-Control': 'no-cache',
  'Connection': 'keep-alive',
  'Cookie': '_trs_uv=lb3ivyja_6_9rxg; wzws_sessionid=gWQ5YzU0NIAyNDA5OjhhMzg6YzBhOjU3Yjg6NDA3Ojk4OTc6ZmJkZTpkODE1oGQ+OquCZmM1ZWUx; u=6; JSESSIONID=nhaTNEtX-UbYOP07UUOERWA20RlZhKPfyIJOXPgdpF5X26gOalzB!1171792879',
  'Pragma': 'no-cache',
  'Referer': 'https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01',
  'Sec-Fetch-Dest': 'empty',
  'Sec-Fetch-Mode': 'cors',
  'Sec-Fetch-Site': 'same-origin',
  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36',
  'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
  'sec-ch-ua': '"Chromium";v="112", "Google Chrome";v="112", "Not:A-Brand";v="99"',
  'sec-ch-ua-mobile': '?0',
  'sec-ch-ua-platform': '"Windows"'
}

response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

Python项目之中国数据可视化_第6张图片

处理response
我们要获取的数据有
datanodes[i].data.data 年度数据
wdnodes[i].nodes.cname 数据名称
wdnodes[i].nodes.unit 单位

# 文件名称  get_national_data.py
# -*- encoding:utf-8 -*-
__author__ = "Nick"
__created_date__ = "2023/04/18"


import requests
import json
import pymysql
import time

import urllib3
urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)# 忽视ignore错误

import random

headers = {
    'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
    'Cookie': '_trs_uv=lb3ivyja_6_9rxg; wzws_sessionid=gTc5MmRlNaBjiV2ZgmZjNWVlMYAyNDA5OjhhMzg6YzBhOmNlNDE6NDA3Ojk4OTc6ZmJkZTpkODE1; u=2; JSESSIONID=JdPTM5JOti-gtAt3y4OxewoNkDOizREzxPdkiYzr1HkaEoOXtsDc!2123879546',
    'Pragma': 'no-cache',
    'Referer': 'https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36',
    'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
}


# 获取国家统计局数据
class Get_national_data():

    def __init__(self,url,fld,sld_name):
        """
        @param url 请求url
        @param fld 一级目录缩写
        @param sld 二级目录category_name_two缩写
        """
        # 数据接口url
        self.url = url
        # 一级目录
        self.fid = fld
        # 二级目录
        self.sld_name = sld_name

    def get_request(self):
        """
        发起请求
        """
        payload = {}
        # 国家统计局证书已过期,verify=False
        time.sleep(3)
        r = requests.request("GET", url=self.url, headers=headers, data=payload, verify=False)
        r.encoding = "utf-8"
        res = json.loads(r.text.encode("utf-8"))
        self.res = res

    def count_cname(self):
        """
        统计二级目录下指标数量
        @return 二级目录下指标个数
        """
        # 获取单位
        unit = self.res["returndata"]["wdnodes"][0]["nodes"][0]["unit"]
        self.unit = unit
        names_list = self.res["returndata"]["wdnodes"][0]["nodes"]
        index_name = []
        for name in names_list:
            _name = name["name"]
            index_name.append(_name)
        return len(index_name)

    def get_original_data_name(self):
        """
        获取二级目录下的指标名称
        通过 yield 函数每次获取一个名称
        """
        # 二级目下具体指标name获取
        names_list = self.res["returndata"]["wdnodes"][0]["nodes"]
        index_name = []
        for name in names_list:
            _name = name["name"]
            index_name.append(_name)
            if len(index_name) == 1:
                yield index_name
                index_name = []

    def get_original_data(self):
        """
        获取二级目录下具体的数据
        通过yield 每次获取取10个值
        """
        # 数据获取
        data_list = self.res["returndata"]["datanodes"]
        # 定义存储容器
        process_data = []
        for data in data_list:
            info = data["data"]["data"]
            process_data.append(info)
            if len(process_data) == 10:
                # 迭代器,一次获取10数据
                yield process_data
                process_data = []

    def get_data_10(self, data, data_name):
        """
        获取一组值
        @param data get_original_data实例化获取
        @param data_name get_original_data_name 实例化获取
        @return 返回一组数据,元祖类型
        """
        # cname获取
        cname = data_name.__next__()[0]
        self.cname = cname
        # 查询name
        self.select_cname_id()
        # 十条数据获取
        last_data = data.__next__()
        # 添加cname
        last_data.insert(0,cname)
        # 添加一级、二级目录
        last_data.extend([self.unit, self.fid , self.sid_id])
        return tuple(last_data)

    def connect_db(self):
        """
        连接数据库
        @return 数据库实例化
        """
        connect = pymysql.connect(
            host="localhost",
            port=3306,
            user='root',
            password='rootroot',
            database='tenchina'
        )
        return connect

    # 查询SQL
    def select_cname_id(self):
        # 查询cname的id
        connect = self.connect_db()
        # 实例化
        cursor = connect.cursor()
        # 查询
        try:
            sql_id = f"""
            select id from tb_category_two where category_name_two = {self.sld_name}
            """
            cursor.execute(sql_id)
            result = cursor.fetchone()
            connect.commit()
            connect.close()
            self.sid_id = result[0]
        except Exception as e:
            print(e)

   

if __name__ == '__main__':
   pass



2、数据库设计&&存储数据

Django中通过model.py定义数据字段即可完成表的设计

from django.db import models

# Create your models here.


"""
建立三张表
1、tb_category_one 一级目录表
2、tb_category_two 二级目录表
3、数据表 
"""

# 分类表、一级目录
class category_one(models.Model):
    # 分类名称(教育、文化、体育等)
    category_name = models.CharField(max_length=10)
    # 数据库表名为t_category
    class Meta:
        db_table = "tb_category_one"

# 分类表、二级目录
class category_two(models.Model):
    # 分类名称-教育(各级学校数)、-文化(博物馆)
    category_name_two = models.CharField(max_length=40)
    # 建立一对多的关系
    specific = models.ForeignKey(to=category_one,related_name="specific", on_delete=models.CASCADE)
    # 数据库表名
    class Meta:
        db_table = "tb_category_two"


class detail(models.Model):
    # 分类具体名称
    name = models.CharField(max_length=30)
    # 年度2021
    year_2021 = models.DecimalField(max_digits=12,decimal_places=4,null=True)
    # 年度2020
    year_2020 = models.DecimalField(max_digits=12,decimal_places=4,null=True)
    # 年度2019
    year_2019 = models.DecimalField(max_digits=12,decimal_places=4,null=True)
    # 年度2018
    year_2018 = models.DecimalField(max_digits=12,decimal_places=4,null=True)
    # 年度2017
    year_2017 = models.DecimalField(max_digits=12,decimal_places=4,null=True)
    # 年度2016
    year_2016 = models.DecimalField(max_digits=12,decimal_places=4,null=True)
    # 年度2015
    year_2015 = models.DecimalField(max_digits=12,decimal_places=4,null=True)
    # 年度2014
    year_2014 = models.DecimalField(max_digits=12,decimal_places=4,null=True)
    # 年度2013
    year_2013 = models.DecimalField(max_digits=12,decimal_places=4,null=True)
    # 年度2012
    year_2012 = models.DecimalField(max_digits=12,decimal_places=4,null=True)
    # 单位
    unit = models.CharField(max_length=10)
    # 建立一对多的关系
    category_1 = models.ForeignKey(to=category_one,related_name="category_list_1",on_delete=models.CASCADE)
    # 建立一对多的关系
    category_2 = models.ForeignKey(to=category_two, related_name="category_list_2", on_delete=models.CASCADE)
    # 数据库表名为t_detail
    class Meta:
        db_table = "tb_detail"

数据迁移
记得setting.py配置MySQL数据库,并新建相关数据库
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

3、开发后端接口

1、view.py 编写视图函数
2、url.py 定义相关路由

# 分离SQL语句
def create_sql(table_name,category_id):
    _sql = f"select DISTINCT id,name,year_2021,year_2020,year_2019,year_2018,year_2017,year_2016,year_2015,year_2014,year_2013,year_2012,unit from {table_name} where category_2_id = {category_id} LIMIT 6;"
    return _sql
# 教育模块
def education_select(request,num):
    """
    @param request:
    @param num: 1-各级各类学校数处理、2-各级各类学校专任教师数处理、3-各级各类学校毕业生数处理、4-研究生和留学生数处理
    @return:Json数据,Echarts拿到数据回显
    """
    # 定义十年数据
    data = ['2021', '2020', '2019', '2018', '2017', '2016', '2015', '2014', '2013', '2012']
    # 定义index_list存储index_name(普通学校数、普通中学数、普通高中学校数等)
    index_list = []
    # 接口返回特定格式的数据
    series_list = []
    # data_2021-2012
    data_2021 = []
    data_2020 = []
    data_2019 = []
    data_2018= []
    data_2017 = []
    data_2016 = []
    data_2015 = []
    data_2014 = []
    data_2013 = []
    data_2012 = []
    if num == "1":
        sql = create_sql(table_name="tb_detail",category_id=1)
    elif num == "2":
        sql = create_sql(table_name="tb_detail",category_id=2)
    elif num == "3":
        sql = create_sql(table_name="tb_detail", category_id=5)
    elif num == "4":
        sql = create_sql(table_name="tb_detail", category_id=6)
    # 原生查询
    ret = detail.objects.raw(sql)
    for item in ret:
        index_list.append(item.name)
        data_2021.append(item.year_2021)
        data_2020.append(item.year_2020)
        data_2019.append(item.year_2019)
        data_2018.append(item.year_2018)
        data_2017.append(item.year_2017)
        data_2016.append(item.year_2016)
        data_2015.append(item.year_2015)
        data_2014.append(item.year_2014)
        data_2013.append(item.year_2013)
        data_2012.append(item.year_2012)
    #构建2021-2012
    for i in range(21, 11, -1):
        year = f"20{i}"
        series_dict = {
            'name': year,
            'type': 'line',
            'stack': 'Total',
            'data': ''
        }
        if year == "2021":
            series_dict["data"] = data_2021
        elif year == "2020":
            series_dict["data"] = data_2020
        elif year == "2019":
            series_dict["data"] = data_2019
        elif year == "2018":
            series_dict["data"] = data_2018
        elif year == "2017":
            series_dict["data"] = data_2017
        elif year == "2016":
            series_dict["data"] = data_2016
        elif year == "2015":
            series_dict["data"] = data_2015
        elif year == "2014":
            series_dict["data"] = data_2014
        elif year == "2013":
            series_dict["data"] = data_2013
        elif year == "2012":
            series_dict["data"] = data_2012
        else:
            pass
        if num == "1":
            # 各级各类学校数
            pass
        elif num == "2":
            # 各级各类学校专任教师数
            focus ={"focus": 'series'}
            series_dict["emphasis"] = focus
            series_dict["areaStyle"] = "{}"
        elif num == "3":
            series_dict["type"] = "bar"
            focus = {"focus": 'series'}
            series_dict["emphasis"] = focus
            series_dict["stack"] = 'Ad'
        elif num == "4":
            series_dict["type"] = 'bar'
            show ={"show": "true"}
            series_dict["label"] = show
        series_list.append(series_dict)
    # 最后返回的数据格式
    result = {
        "status": True,
        "data":{
        "legend": data,
        "xAxis": index_list,
        "series_list": series_list,
    }
    }
    return JsonResponse(result)


def chart_three(request):
    """
    各级各类学校招生数
    @param request:
    @return: Json数据,Echarts拿到数据回显
    """
    # 定义格式
    source = []
    data = ['year', '2021', '2020', '2019', '2018', '2017','2016', '2015', '2014', '2013','2012']
    source.append(data)
    # 查询
    sql = create_sql(table_name="tb_detail", category_id=3)
    # 原生查询
    ret = detail.objects.raw(sql)
    for item in ret:
        data_list = []
        data_list.extend([item.name,item.year_2021,item.year_2020,item.year_2019,
                         item.year_2018,item.year_2017,item.year_2016,item.year_2015,
                         item.year_2014,item.year_2013,item.year_2012])
        source.append(data_list)

    # 最后返回的数据格式
    result = {
        "status": True,
        "data": source
    }
    return JsonResponse(result)


def chart_four(request):
    """
    各级各类学校在校学生数
    @param request:
    @return:Json数据,Echarts拿到数据回显
    """
    # 定义格式
    dataset = {}
    # 年限定义
    dataset["dimensions"] = ['product', '2021', '2020', '2019', '2018', '2017','2016']
    #
    source_list = []
    # 查询
    sql = create_sql(table_name="tb_detail", category_id=4)
    # 原生查询
    ret = detail.objects.raw(sql)
    for item in ret:
        # 把数据为空的剔除
        if item.year_2021:
            source_dict = {}
            source_dict["product"] = item.name
            source_dict["2021"] = item.year_2021
            source_dict["2020"] = item.year_2020
            source_dict["2019"] = item.year_2019
            source_dict["2018"] = item.year_2018
            source_dict["2017"] = item.year_2017
            source_dict["2016"] = item.year_2016
            source_list.append(source_dict)
    dataset["source"] = source_list
    result = {
        "status": True,
        "data": dataset
    }
    return JsonResponse(result)

from django.urls import path,re_path



from . import views as v

urlpatterns = [
    # 教育模块
    # path('/educate',v.education_select),
    re_path(r'^educate/(\d+)$',v.education_select),
    path('educate/chart3',v.chart_three),
    path('educate/chart4',v.chart_four),
    # 文化模块
    re_path(r'^culture/(\d+)$',v.culture_select),
    path('culture/chart3',v.chart_three_culture),
    path('culture/chart4',v.chart_four_culture),
    # 体育模块
    re_path(r'^pe/(\d+)$',v.pe_select),
    path('pe/chart3',v.chart_three_pe),
    path('pe/chart4',v.chart_four_pe),

]

4、前端页面编写

省略相关js、css文件,见代码仓库
base.html

DOCTYPE html>
<html lang="en">
  <head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
    <link rel="stylesheet" href="../static/css/main.css" />
    <title>{{ title }}title>
  head>
  <body>
    <div class="nav_menu w">
	          <div class="menu_item">
	              <div class="home">教育div>
	              <div class="web_home"><a href="http://127.0.0.1:8000/index">教育首页a>div>
	          div>
	          <div class="menu_item">
	              <div class="home">文化div>
	              <div class="web_home"><a href="http://127.0.0.1:8000/culture">文化首页a>div>
	          div>
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三、效果展示

四、总结

  • 过于混杂(之后会进行改造)
  • 数据分析过于单一(数据可视化为的是更好的展示结论)

[gitee]
https://gitee.com/nickwang666/visual-ten-china

Python项目之中国数据可视化_第7张图片

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