面向对象数据分析案例

"""
数据定义类
Record类用于封装销售数据中每一条记录
"""
class Record:
    # 该构造方法接受日期、订单编号、销售额和省份，并将它们存储为类的实例变量
    def __init__(self,date,order_id,money,province):
        self.date = date            # 订单日期
        self.order_id = order_id    # 订单编号
        self.money = money          # 订单金额
        self.province = province    # 销售省份
    # 字符串表示法，方便打印Record对象的内容，返回一个格式化的字符串
    def __str__(self):
        return f"{self.date},{self.order_id},{self.money},{self.province}"

"""
文件相关的类定义
"""

# 导入 json 模块，用于处理JSON文件
import json
# 导入 Record 类，以便在其他类中创建记录对象
from data_define import Record

# 定义一个抽象类，用于顶层设计，定义了文件读取的接口
class FileReader:
    # 抽象方法，强制子类实现相应的读取方法，并返回一个包含Record对象的列表
    def read_data(self)->list[Record]:
        pass

# 子类TextFileReader继承父类FileReader，用于从文本文件中读取数据
class TextFileReader(FileReader):
    # 构造方法，接受文件路径，并将其存储为实例变量
    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]:
        # 打开指定路径的文本文件
        f=open(self.path,"r",encoding="UTF-8")
        # 初始化一个空的record_list来存储Record对象
        record_list:list[Record]=[]
        # 循环读取每一行数据
        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(",")
            # print(data_list)
            # 输出内容：['2011-01-01', '4b34218c-9f37-4e66-b33e-327ecd5fb897', '1689', '湖南省']……
            record=Record(data_list[0],data_list[1],int(data_list[2]),data_list[3])
            # print(record)
            # 输出内容：2011-01-01,4b34218c-9f37-4e66-b33e-327ecd5fb897,1689,湖南省
            record_list.append(record)

        f.close()
        return record_list


# 子类JsonFileReader继承自父类FileReader，用于从JSON文件中读取数据
class JsonFileReader(FileReader):
    def __init__(self,path):
        self.path=path   # 定义成员变量记录文件的路径

    def read_data(self) -> list[Record]:
        f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8")

        record_list: list[Record] = []
        for line in f.readlines():
            # 将json数据转换为Python字典
            data_dict=json.loads(line)
            # 从字典中提取相应的字段
            record=Record(data_dict["date"],data_dict["order_id"],data_dict["money"],data_dict["province"])
            print(record)
            record_list.append(record)

        f.close()
        return record_list

# 导入必要的库和之前定义的类
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

# 创建TextFileReader和JsonFileReader的实例，读取数据到列表中
text_file_reader=TextFileReader("D:/2011年1月销售数据.txt")
jan_data:list[Record]=text_file_reader.read_data()

json_file_reader=JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt")
feb_data:list[Record]=json_file_reader.read_data()

# 将两个月份的数据合并为一个list来存储
all_data:list[Record]=jan_data+feb_data

# 计算每日销售额
data_dict={}
# 遍历所有记录，将相同日期的销售额进行累加
for record in all_data:
    if record.date in data_dict.keys():
        # 当前日期已经有记录了，所以和老记录累加记录
        data_dict[record.date]+=record.money
    else:
        data_dict[record.date]=record.money

print(data_dict)

# 可视化图表开发
bar=Bar(init_opts=InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
# 添加x轴数据，显示日期
bar.add_xaxis(list(data_dict.keys()))
# 添加y轴数据，显示销售额
bar.add_yaxis("销售额",list(data_dict.values()),label_opts=LabelOpts(is_show=False))
bar.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="每日销售额")
)
bar.render()