主要目的

对于文本格式和JSON格式数据进行分析，将其中数据提炼出来绘制折线图。

主要实现步骤

1.设计一个完成对数据的封装
2.设计一个抽象类,定义数据读取相关功能,使用其子类实现具体功能
3.读取文件,生成数据对象
4.进行数据计算
5.绘制图表

定义数据封装类

"""数据定义封装的类"""# 定义销售情况的封装类class Record:def __init__(self, date, order_id, money, province):self.date = date# 订单日期self.order_id = order_id# 订单IDself.money = money# 订单金额self.province = province# 销售省份def __str__(self):return f"{self.date}, {self.order_id}, {self.money}, {self.province}"

定义文件读取操作的类

"""和文件相关的类定义"""import jsonfrom 面向对象_数据分析实战.data_define import Record# 定义一个抽象类，做顶层设计，确定有哪些功能需要实现class FileReader:def read_data(self) -> list[Record]:"""读取文件数据，将每一月数据转换成 Record 对象，将他们封装到list内返回"""passclass TextFileReader(FileReader):def __init__(self, path):self.path = path# 复写抽象方法def read_data(self) -> list[Record]:f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8")record_list: list[Record] = []for line in f.readlines():line = line.strip()# 消除读到数据中的换行符data_list = line.split(",")record = Record(data_list[0], data_list[1], int(data_list[2]), data_list[3])record_list.append(record)# 封装f.close()return record_listclass JsonFileReader(FileReader):def __init__(self, path):self.path = path# 复写抽象方法def read_data(self) -> list[Record]:f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8")record_list: list[Record] = []for line in f.readlines():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# 测试if __name__ == '__main__':json_file_reader = JsonFileReader("D:/桌面/2011年2月销售数据JSON.txt")list1 = json_file_reader.read_data()for l in list1:print(l.__str__())

主类调用定义方法，完成数据分析

"""面向对象，数据分析案例实战1.设计一个完成对数据的封装2.设计一个抽象类,定义数据读取相关功能,使用其子类实现具体功能3.读取文件,生成数据对象4.进行数据计算5.绘制图表"""from file_define import FileReader, TextFileReader, JsonFileReaderfrom data_define import Recordfrom pyecharts.charts import Barfrom pyecharts.options import *from pyecharts.globals import ThemeTypetext_file_reader = TextFileReader("D:/桌面/2011年1月销售数据.txt")json_file_reader = JsonFileReader("D:/桌面/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()# 将两个月份数据合并all_data: list[Record] = jan_data + feb_data# 开始数据计算，使用字典进行计算存储# {"2011-01-01": 1564, "2011-01-02": 300, ...}data_dict = {}for record in all_data:if record.date in data_dict.keys():# 当前日期有记录，直接累加data_dict[record.date] += record.moneyelse:data_dict[record.date] = record.money# 可视化图标开发bar = Bar(init_opts=InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))bar.add_xaxis(list(data_dict.keys()))# 添加X轴数据bar.add_yaxis("销售额", list(data_dict.values()), label_opts=LabelOpts(is_show=False))# 田间Y轴数据bar.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="每日销售额"))bar.render("2011年1，2月份每日销售额柱状图.html")

其中注意的几个点

对于数据的封装

充分使用类中的成员属性和成员方法，切实的拟合类的实现，对于类中的一些魔术方法也要加以了解使用。

对于注释

写代码时注意写上注释，一方面方便记录思路，另一方面防止自己以后看不懂自己写的代码

对于设计层面

一些功能可以使用相似结构去完成的可以采取抽象类设计方法，顶层抽象类只负责规定需要实现哪些功能，具体的实现交给负责实现的子类去完成，如此设计逻辑清晰，可以满足多种功能差别实现。

对于类的构造方法

可以在此处给类的成员属性赋上值

全局展示设置

在绘图中可以自定义标题、图标颜色、主题、样式

图片展示