当前位置：首页 > news >正文

一个很有趣测试题目（0930更新一版）

news 2025/4/29 12:24:19

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。