Изучаем Python

Пока вы экспериментируете с поиском стилевых директив, хорошо подходящих для тех или иных визуализаций, попробуйте использовать псевдонимы в командах import:

from pygal.style import LightColorizedStyle as LCS, RotateStyle as RS

Определения стилей с псевдонимами получаются более короткими:

wm_style = RS('#336699', base_style=LCS)

Как видите, даже небольшой набор стилевых директив открывает широкие возможности для управления внешним видом диаграмм и карт в Pygal.

Упражнения

16-5. Все страны: на картах, построенных в этом разделе, наша программа не смогла автоматически найти двухбуквенные коды примерно для 12 стран. Определите, что это за ­страны, и найдите коды в словаре COUNTRIES. Добавьте блок if-elif в get_country_code(), чтобы функция возвращала правильные коды для этих конкретных стран:

if country_name == 'Yemen, Rep.'

return 'ye'

elif ...

Разместите этот код после цикла COUNTRIES, но перед командой return None. Когда это будет сделано, карта станет более полной.

16-6. Валовый внутренний продукт: Фонд Open Knowledge Foundation предоставляет набор данных с величиной валового внутреннего продукта (ВВП) по каждой стране мира; его можно загрузить по адресу http://data.okfn.org/data/core/gdp/. Загрузите версию этого набора данных в формате JSON и нанесите на карту ВВП каждой страны мира за самый последний год в наборе данных.

16-7. Выберите данные самостоятельно: Всемирный банк предоставляет различные наборы данных, разбитые по странам. Откройте страницу http://data.worldbank.org/indicator/ и найдите набор данных, который покажется вам интересным. Щелкните на наборе данных, щелкните по ссылке Download Data и выберите формат CSV. Вы получите три файла CSV, два из которых снабжены пометкой Metadata; используйте третий файл CSV. Напишите программу для генерирования словаря; ключами словаря являются двухбуквенные коды стран Pygal, а значениями — выбранные вами данные из файла. Нанесите данные на диаграмму Worldmap и оформите карту на свое усмотрение.

16-8. Тестирование модуля country_codes: во время разработки модуля country_codes мы использовали команды print для проверки работоспособности функции get_country_code(). Напишите нормальный тест для этой функции, используя информацию из главы 11.

Итоги

В этой главе вы научились работать с сетевыми наборами данных. Вы узнали, как обрабатывать файлы CSV и JSON и как извлечь данные, на которых вы хотите сосредоточиться. Используя реальные погодные данные, вы освоили новые возможности работы с библиотекой matplotlib, включая использование модуля datetime и возможность нанесения нескольких наборов данных на одну диаграмму. Вы узнали, как нанести данные на карту мира с использованием Pygal и как изменить оформление карт и диаграмм Pygal.

С накоплением опыта работы с файлами CSV и JSON вы сможете обрабатывать практически любые данные, которые вам потребуется проанализировать. Многие сетевые наборы данных могут загружаться хотя бы в одном из этих форматов. После работы с этими форматами вам также будет проще усвоить другие форматы данных.

В следующей главе вы напишете программы для автоматического сбора данных из сетевых источников, а затем создадите визуализации этих данных. Это занятие весьма интересное, если вы рассматриваете программирование как увлечение, и абсолютно необходимое, если вы занимаетесь программированием профессио­нально.

17. Работа с API

В этой главе вы научитесь писать специализированные программы для построения визуализаций на основании загруженных ими данных. Ваша программа будет использовать программный интерфейс (API) веб-приложения для автоматического запроса конкретной информации с сайта (вместо целых страниц). Полученная информация будет использоваться для построения визуализации. Так как программы, написанные по такой схеме, всегда используют самые свежие данные для построения визуализации, даже при быстро изменяющихся данных полученная диаграмма всегда будет оставаться актуальной.

Использование API веб-приложений

API веб-приложения представляет собой часть веб-сайта, предназначенную для взаимодействия с программами, которые используют особым образом построенные URL-адреса для запроса информации. Подобные запросы называются вызовами API. Запрашиваемые данные возвращаются в удобном формате (например, JSON или CSV). Многие приложения, зависящие от внешних источников данных (как приложения, интегрирующиеся с сайтами социальных сетей), используют вызовы API.

Git и GitHub

Наша визуализация будет построена на базе информации с GitHub — сайта, организующего совместную работу программистов над проектами. Мы воспользуемся API GitHub для запроса информации о проектах Python и последующего построения интерактивной визуализации относительной популярности этих проектов в Pygal.