一、 案例简介
下面有2份文件，是某产品1月和2月的销售数据，我们需要对文件数据进行处理分析，计算每日的销售额并以柱状图表的形式进行展示。
（文件链接: https://pan.baidu.com/s/1FWQhkToiJT_xZfYGfIWyvQ?pwd=a2hi 提取码: a2hi ）
文件数据格式如下图所示，1月销售数据是普通文本，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月销售数据是 JSON 数据，从前到后也是（日期，订单 id ，销售额，销售省份）。
回忆我们在综合案例—数据可视化—折线图、地图、柱状图中处理数据的步骤，现在我们要融合面向对象的思想去处理数据，思路如下：
二、读取数据与封装数据对象
2.1列表
我们要把读取处理完的数据放在一个（元素类型为类对象的）列表中，对象封装在类中，这个类对象的类命名为Record，对应操作： 新建模块“Record_define.py"，定义类“Record”，内容如下：
class Record:def __init__(self,date,order_id,money,province): #运用__init__构造方法，便于给类对象赋值self.date=date #订单日期self.order_id=order_id #订单IDself.money=money #订单金融self.province=province #销售省份def __str__(self): #运用__str__构造方法，便于控制类对象转换为字符串return f'{self.date},{self.order_id},{self.money},{self.province}'2.2读取数据
我们先定义一个抽象类FileReader用来做顶层设计，确定有哪些功能需要实现，需要实现成员方法read_data（ ），用来读取文件的数据，将读到的每一条数据都转换为Record对象，将它们都封装到列表record_list内返回。
文件“2011年1月销售数据.txt”和“2011年2月销售数据JSON.txt”格式不同，需要具体情况具体分析。父类FileReader已经明确了需要有哪些功能实现，具体的方法实现，由子类去实现。
子类TextFileReader处理文件“2011年1月销售数据.txt”，其以普通文本的格式存储数据，每行存储每日一个省份的销售数据，我们以readlines（ ）方法读取文件（按照行的方式把整个文件中的内容一次性全部读取，返回一个列表，其中每一行的数据为一个元素），再使用split（ ）方法（字符串分割方法），把逗号作为分隔符，将订单日期，订单ID，订单金额，订单省份分隔开后放入类对象中，再把类对象放入列表中， 数据初步处理完成。
子类JSONFileReader处理文件“2011年2月销售数据JSON.txt”，其以JSON格式存储数据，每行也是存储每日一个省份的销售数据。我们读取文件后需要先转换格式（将JSON格式数据转换为python数据格式），通过字典数据访问方式将订单日期，订单ID，订单金额，订单省份放入类对象中，再把类对象放入列表中， 数据初步处理完成。
对应操作： 新建模块“File_define.py"，先定义抽象类“FileReader”，再由子类TextFileReader和JSONFileReader具体实现对两种不同类型数据的处理，内容如下：
import json
from Record_define import Record# 先定义一个抽象类用来做顶层设计，确定有哪些功能需要实现
class FileReader:def read_data(self)->list[Record]:#读取文件的数据，将读到的每一条数据都转换为Record对象，将它们都封装到list内返回pass#处理普通文本类型
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]:#打开文件f=open(self.path,'r',encoding='UTF-8')#创建类型为Record类对象的列表以存储数据record_list:list[Record]=[]for line in f.readlines():line= line.strip() # 消除读取到的每一行数据中的\nlist=line.split(',')record=Record(list[0],list[1],int(list[2]),list[3]) #必须将类Record中第三个成员变量强制转换为int类型，否则后面无法正常累加销售额record_list.append(record)f.close()return record_list#处理json类型
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')record_list:list[Record]=[]for line in f.readlines():dict_line=json.loads(line)record=Record(dict_line['date'],dict_line['order_id'],int(dict_line['money']),dict_line['province'])#必须将类Record中第三个成员变量强制转换为int类型，否则后面无法正常累加销售额record_list.append(record)f.close()return record_list
#仅供测试使用，找bug
if __name__=='__main__':text_file_reader = TextFileReader("E:/可视化案例数据/2011年1月销售数据.txt")json_file_reader = JSONFileReader("E:/可视化案例数据/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)注意：
- 在定义类TextFileReader中成员方法read_data( )时，有一行代码“ line= line.strip() ”，这是因为文件“2011年1月销售数据.txt”内每行数据的最后都有一个换行符，如果不去掉，换行符会被放入列表record_list中，作为一个个单独的元素被存储着，干扰后序数据处理，所以需要用strip( )方法消除读取到的每一行数据中的换行符“\n”。
- 在将数据放入列表record_list前，即创建类对象record并传参时，一定要将订单金额强制转换为int类型，这样在模块“text.py”中计算当日总销售额时才能正常累加，如果忽略了这一步，销售额累加就会像字符串拼接一样，例如原本1+2=3，忽略了这一步就会变成1+2=12，会造成机械地拼接。
三、计算数据
把类设计完成后，新建模块“test.py"，开始真正读取文件，将2个月份的数据合并为1个列表all_data来存储，然后计算数据，即求每日各个省份的销售额相加，步骤如下：
- 首先准备一个字典，用来存储计算后的数据，其中key为日期，value为当日总销售金额（生成图表所需要的数据就是日期和当日总销售金额）。
- 利用for循环，把列表all_data中每日各个省份的销售金额进行叠加。
代码如下：
from File_define import TextFileReader, JSONFileReader
from Record_define import Record#读取并处理数据
text_file_reader=TextFileReader('E:/可视化案例数据/2011年1月销售数据.txt')
json_file_reader=JSONFileReader("E:/可视化案例数据/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2个月份的数据合并为1个list来存储
all_data: list[Record] = jan_data + feb_data#计算数据，即求每日各个省份的销售额相加
data_dict={} #创建字典，存储计算后的数据，日期：金额
for record in all_data:if record.date in data_dict.keys():#当前日期已有记录，和老记录叠加data_dict[record.date]+=record.money #修改字典中key对应的valueelse:data_dict[record.date]=record.money #新增字典元素注意：for循环中的临时变量record是一个类对象。
四、绘图
处理完数据后开始绘图，X轴数据应为日期，我们需要把从字典中取出的全部日期数据转换成列表类型，以便程序正常运行，Y轴数据为当日销售金额，同理转换成列表类型。
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import *
#绘制图表
bar=Bar()#这样写也是在构建类对象
bar.add_xaxis(list(data_dict.keys())) #添加X轴数据，将从字典中取出的全部日期数据转换成列表类型
bar.add_yaxis('销售额',list(data_dict.values()), label_opts=LabelOpts(is_show=False)) #添加Y轴数据，将从字典中取出的全部销售额数据转换成列表类型
bar.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="每日销售额")
)
bar.render("每日销售额柱状图.html")运行代码后生成的图表：
模块"text.py"的完整代码如下：
from File_define import TextFileReader, JSONFileReader
from Record_define import Record
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import ThemeType
#读取并处理数据
text_file_reader=TextFileReader('E:/可视化案例数据/2011年1月销售数据.txt')
json_file_reader=JSONFileReader("E:/可视化案例数据/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2个月份的数据合并为1个list来存储
all_data: list[Record] = jan_data + feb_data#计算数据，即求每日各个省份的销售额相加
data_dict={} #创建字典，存储计算后的数据，日期：金额,例如：｛“2011-01-01”：1689，“2011-01-02“：1532，……}
for record in all_data:if record.date in data_dict.keys():#当前日期已有记录，和老记录叠加data_dict[record.date]+=record.money #修改字典中key对应的valueelse:data_dict[record.date]=record.money #新增字典元素#绘制图表
bar=Bar()#这样写也是在构建类对象
bar.add_xaxis(list(data_dict.keys())) #添加X轴数据，将从字典中取出的全部日期数据转换成列表类型
bar.add_yaxis('销售额',list(data_dict.values()), label_opts=LabelOpts(is_show=False)) #添加Y轴数据，将从字典中取出的全部销售额数据转换成列表类型
bar.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="每日销售额")
)
bar.render("每日销售额柱状图.html")五、总结
用面向对象思想去实现数据可视化最大的特点就是：把具体处理文件数据的操作步骤封装在类中，使用时直接调用。
从本案例中不难看出面向对象的3 大特性：封装、继承、多态。
- 把具体处理文件数据的操作步骤封装在类中，可供多次调用。
- 在模块"File_define.py"中先定义了一个抽象类FileReader，用来做顶层设计，FileReader作为父类，其中成员方法read_data（）并不进行详细定义，而是在子类TextFileReader和JSONFileReader去详细定义了read_data（），即进行了复写。
- 同样是源自父类FileReader，在模块"test.py"中调用处理1月销售数据和2月销售数据时，得到了不同的数据，同样的行为（函数），传入不同的对象，得到不同的状态，这体现了“多态”。