2024.4.19 Python爬虫复习day07 可视化3

本文主要是介绍2024.4.19 Python爬虫复习day07 可视化3，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

综合案例

需求:

已知2020年疫情数据,都是json数据,需要从文件中读出,进行处理和分析,最终实现数据可视化折线图

代码:

前提是: 把资料中的疫情数据目录复制到项目中

自定义模块:

此模块目的是为了重复去读取各个国家疫情数据

read_json_file.py模块代码如下:

# 导包
import json# 定义一个函数用于处理和分析各个国家的疫情数据
def get_data_2020(file_path, rep_str):"""此函数用于处理和分析各个国家的疫情数据:param file_path: json文件路径:param rep_str: 要替换的json数据开头子串:return: 返回的是元组(日期数据,确诊数据)"""# 一.数据处理: 抽取  转换  加载# 1.抽取: 读取文件中json数据with open(file_path, 'r', encoding='utf8') as f:json_data = f.read()# 打印数据,测试是否成功读取,注意: 测试完可以注释或者删除# print(json_data)# 2.转换: 把json数据中无效的数据清洗过滤掉# 去除开头的'jsonp_1629344292311_69436('json_data = json_data.replace(rep_str, '')# 去除结尾的');'json_data = json_data[:-2]# 3.加载: 把json数据转为python容器dict_data = json.loads(json_data)# 打印数据,测试是否成功读取,注意: 测试完可以注释或者删除# print(dict_data)# print(type(dict_data))# 二.数据分析: 海量数据提取对自己有价值的部分数据# 再次明确目的: 做2020年各个国家确诊人数折线图# 分析哪些是有价值的数据? 2020年的 updateDate对应日期数据  以及  '确诊'的data数据# 1.先分别获取国家所有的日期数据以及确诊数据update = dict_data['data'][0]['trend']['updateDate']data = dict_data['data'][0]['trend']['list'][0]['data']# 2.获取2020年的日期数据: 核心就是获取到2020年的截止索引time_2020 = update[:update.index('12.31') + 1]# print(2020update)# 3.获取2020年确诊数据: 核心就是获取到2020年的截止索引data_2020 = data[:update.index('12.31') + 1]# print(uas_2020data)# 返回最终结果 默认放到元组容器中(a,b)return time_2020, data_2020

测试模块:

# 下述导自定义模块模块报错,因为模块名称不能以数字开头
# import 02_自定义读取文件模块.py# 改名后再导自定义模块正常,因为模块名符合标识符规则
import read_json_file# 测试自定义模块是否能够使用
# 1.获取美国的2020年疫情数据
r1 = read_json_file.get_data_2020('疫情数据/美国.txt', 'jsonp_1629344292311_69436(')
print(r1)
# 2.获取日本的2020年疫情数据
r2 = read_json_file.get_data_2020('疫情数据/日本.txt', 'jsonp_1629350871167_29498(')
print(r2)
# 3.获取美国的2020年疫情数据
r3 = read_json_file.get_data_2020('疫情数据/印度.txt', 'jsonp_1629350745930_63180(')
print(r3)

数据可视化:

# 1.导包
from pyecharts.charts import Line
from read_json_file import get_data_2020
import pyecharts.options as opts# 2.创建对象
line = Line(init_opts=opts.InitOpts(width='1500px', height='800px'))
# 3.添加数据(x和y轴)
# 先读取数据
us_all_data20 = get_data_2020('疫情数据/美国.txt', 'jsonp_1629344292311_69436(')
jp_all_data20 = get_data_2020('疫情数据/日本.txt', 'jsonp_1629350871167_29498(')
in_all_data20 = get_data_2020('疫情数据/印度.txt', 'jsonp_1629350745930_63180(')
# 再添加数据
line.add_xaxis(jp_all_data20[0])
# 由于三个数据个数不一致,会导致数据错位
# us数据列表头添加1个0元素
us_all_data20[1].insert(0, 0)
# in数据前面添加46个0元素
# 采用列表推导式快速生成多个0列表,然后和原有列表拼接成新的一个列表
zero_list = [i * 0 for i in range(46)]
in_all_data20 = zero_list + in_all_data20[1]# 添加数据
line.add_yaxis('us数据', us_all_data20[1], symbol_size=10,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=5))
line.add_yaxis('jp数据', jp_all_data20[1], symbol_size=10)
line.add_yaxis('in数据', in_all_data20, symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))# 4.设置全局选项
line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2020印美日累计确诊人数折线图',pos_left='center',pos_bottom='1%'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='确诊人数'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='时间'),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='1%')
)
# 5.渲染成页面
line.render('2020印美日累计确诊人数折线图.html')