一个很有趣测试题目（0930更新一版）

测试要求：

面向对象数据分析案例主程序代码帮我完成并实现步骤：

1.设计一个类，完成数据的分装

2.设计一个抽象类，定义文件读取的相关功能，并使用子类实现具体功能

3.读取文件，生产数据对象

4.进行数据需求的逻辑计算

5.通过 PyEcharts进行绘图

如下答案：

下面是一个完整的面向对象数据分析案例，包含所有你提到的步骤。我们将以一个简单的销售数据分析为例，假设我们有一个包含销售记录的CSV文件，并且需要读取这个文件，计算总销售额和每个产品的销售数量，最终用PyEcharts绘制柱状图展示每个产品的销售数量。

1. 设计一个类，完成数据的封装

首先，我们设计一个 SaleRecord 类来封装每一条销售记录。
2. 设计一个抽象类，定义文件读取的相关功能，并使用子类实现具体功能

接下来，我们定义一个抽象类 FileReader，并在子类中实现读取CSV文件的功能。
3. 读取文件，生成数据对象

使用上面定义的 CSVFileReader 类来读取文件并生成 SaleRecord 对象列表。
4. 进行数据需求的逻辑计算

计算总销售额和每个产品的销售数量。
5. 通过 PyEcharts 进行绘图

使用 PyEcharts 绘制柱状图展示每个产品的销售数量。

完整代码

# 1. 设计一个类，完成数据的分装  
class SalesData:  
    def __init__(self, date, unique_id, sales_amount, province):  
        self.date = date  
        self.unique_id = unique_id  
        self.sales_amount = sales_amount  
        self.province = province  
  
    def __str__(self):  
        return f"Date: {self.date}, ID: {self.unique_id}, Sales: {self.sales_amount}, Province: {self.province}"  

###NEW
def read_file_with_different_encodings(file_path):  
    encodings = [ 'utf-8']  # 可以根据需要添加更多编码格式  
    content = None  
    error = None  
  
    for encoding in encodings:  
        try:  
            with open(file_path, 'r', encoding=encoding) as file:  
                content = file.read()  
                print(f"Successfully read the file with encoding: {encoding}")  
                break  # 如果成功读取，则跳出循环  
        except UnicodeDecodeError as e:  
            error = e  
            print(f"Failed to read the file with encoding: {encoding}. Error: {e}")  
  
    if content is None:  
        print("Failed to read the file with all attempted encodings.")  
        if error:  
            print(f"Last error encountered: {error}")  
    else:  
        print("File content:")  
        print(content)  
##

# 让用户指定文件路径  
#file_path = input("Please enter the file path: ")  
#read_file_with_different_encodings(file_path)

  
# 2. 设计一个抽象类，定义文件读取的相关功能  
from abc import ABC, abstractmethod  
  
class FileReader(ABC):  
    @abstractmethod  
    def read_file(self, file_path,encoding='utf-8',errors='ignore'):  
        pass  
  
# 设计一个类，完成数据的分装  
class SalesData:  
    def __init__(self, date, unique_id, sales_amount, province):  
        self.date = date  
        self.unique_id = unique_id  
        self.sales_amount = sales_amount  
        self.province = province  
  
    def __str__(self):  
        return f"Date: {self.date}, ID: {self.unique_id}, Sales: {self.sales_amount}, Province: {self.province}"  
  
# 设计一个抽象类，定义文件读取的相关功能  
from abc import ABC, abstractmethod  
  
class FileReader(ABC):  
    @abstractmethod  
    def read_file(self, file_path):  
        pass  
  
# 使用子类实现具体功能，并指定使用'utf-8'编码打开文件  
class SalesFileReader(FileReader):  
    def read_file(self, file_path):  
        sales_data_list = []  
        # 在这里指定了'utf-8'编码  
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:  
            lines = file.readlines()  
            for line in lines:  
                parts = line.strip().split(',')  
                if len(parts) == 4:  # Ensure the line has exactly 4 parts  
                    date, unique_id, sales_amount, province = parts  
                    sales_data = SalesData(date, unique_id, int(sales_amount), province)  
                    sales_data_list.append(sales_data)  
        return sales_data_list  
  
# 现在，你可以使用SalesFileReader类来读取'utf-8'编码的文件了  
# 例如：  
# file_reader = SalesFileReader()  
# sales_data_list = file_reader.read_file('path_to_your_utf8_encoded_file.txt')
  
# 3. 读取文件，生产数据对象  
file_reader = SalesFileReader()  
sales_data_list = file_reader.read_file('201101sales T.txt')  # Assuming the file is named '201101salesT.txt'  

  
# 4. 进行数据需求的逻辑计算（例如，计算总销售额）  
total_sales = sum(data.sales_amount for data in sales_data_list)  
print(f"Total Sales Amount: {total_sales}")  
  
# 5. 通过 PyEcharts进行绘图（例如，按省份显示销售总额）  
from pyecharts.charts import Bar  
from pyecharts import options as opts  
  
# 计算每个省份的销售总额  
province_sales = {}  
for data in sales_data_list:  
    if data.province in province_sales:  
        province_sales[data.province] += data.sales_amount  
    else:  
        province_sales[data.province] = data.sales_amount  
  
# 准备数据用于绘图  
provinces = list(province_sales.keys())  
sales_amounts = list(province_sales.values())  
  
# 创建条形图  
bar = Bar()  
bar.add_xaxis(provinces)  
bar.add_yaxis("Sales Amount", sales_amounts)  
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Sales Amount per Province"))  
bar.render("sales_per_province.html")  # 将图表保存为HTML文件

来吧，慧文同学，交钱吧~！

如果JSON文件能正确读取出来，而TXT文件读不出来，可能存在以下几个原因：

文件格式问题 ：

TXT文件可能不是纯文本格式，或者包含了无法识别的字符编码。

TXT文件的行格式可能与预期不符，比如使用了不同的换行符（如\r\n、\n或\r），或者行尾有额外的空格或不可见字符。

数据格式问题 ：

TXT文件中的数据可能没有按照预期的格式（如逗号分隔）进行组织。

可能存在缺失值、错误的数据类型（如数字被当作字符串处理），或者数据字段的数量与Record类构造函数所需的参数数量不匹配。

代码问题 ：

在处理TXT文件时，代码可能没有正确处理行尾字符，导致数据被错误地解析或分割。

可能存在异常处理不当的情况，导致在读取或解析TXT文件时出现的错误没有被捕获或正确报告。

文件路径或权限问题 ：

虽然这不太可能是问题的原因（因为JSON文件能读出来），但仍然值得检查TXT文件的路径是否正确，以及程序是否有足够的权限读取该文件。

环境问题 ：

不同的文件可能在不同的环境下被处理（比如不同的操作系统、Python版本或依赖库版本），这可能会影响文件的读取和解析。

为了诊断问题，你可以尝试以下步骤：

检查TXT文件的内容：打开TXT文件，检查数据的格式和完整性。确保每行数据都是按照预期的格式进行组织的，并且没有额外的字符或错误的换行符。
添加调试输出：在读取和解析TXT文件的代码中添加打印语句，输出读取到的每一行数据以及解析后的结果。这可以帮助你定位问题所在的具体位置。
处理异常：确保你的代码中有适当的异常处理逻辑，能够捕获并报告读取或解析文件时出现的错误。
检查Record类的定义 ：确保Record类的构造函数能够正确接收和处理从TXT文件中读取的数据。
使用绝对路径：尝试使用文件的绝对路径来排除路径问题。
检查Python和库的版本：确保你使用的Python版本和任何相关的库都是最新的，或者至少是与你的代码兼容的版本。