М97 Изучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб-приложения
жүктеу/скачать 6,19 Mb. Pdf көрінісі
|
Изучаем Python
| python_repos_visual.py
import requests ❶ from plotly.graph_objs import Bar from plotly import offline ❷ # Создание вызова API и сохранение ответа. url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars' headers = {'Accept': 'application/vnd.github.v3+json'} r = requests.get(url, headers=headers) print(f"Status code: {r.status_code}") # Обработка результатов. response_dict = r.json() repo_dicts = response_dict['items'] ❸ repo_names, stars = [], [] for repo_dict in repo_dicts: 382 Глава 17 • Работа с API repo_names.append(repo_dict['name']) stars.append(repo_dict['stargazers_count']) # Построение визуализации. ❹ data = [{ 'type': 'bar', 'x': repo_names, 'y': stars, }] ❺ my_layout = { 'title': 'Most-Starred Python Projects on GitHub', 'xaxis': {'title': 'Repository'}, 'yaxis': {'title': 'Stars'}, } fig = {'data': data, 'layout': my_layout} offline.plot(fig, filename='python_repos.html') Мы импортируем класс Bar и модуль offline из plotly . Импортировать класс Layout не нужно, потому что для определения макета будет использоваться сло- варь, как это делалось со списком data в проекте с землетрясениями из главы 16. Затем выводится статус ответа на вызов API, чтобы мы сразу узнали о возможной проблеме с вызовом API . Часть кода обработки ответа API удалена, потому что фаза исследования данных осталась позади; мы знаем, что получены именно те данные, которые нам нужны. В точке создаются два пустых списка для хранения данных, включаемых в диа- грамму. Нам понадобится имя каждого проекта (для пометки столбцов) и количе- ство звезд, определяющее высоту столбцов. В цикле имя каждого проекта и коли- чество звезд присоединяются к соответствующему списку. Затем определяется список data . Он содержит словарь вроде того, который использовался в главе 16: он определяет тип диаграммы и содержит значения по осям x и y . По оси x размещаются названия проектов, а по оси y — количество звезд, назначенное каждому проекту. В точке макет диаграммы определяется при помощи словаря. Вместо того чтобы создавать экземпляр класса Layout , мы строим словарь с нужными спецификаци- ями макета. Далее назначается заголовок для диаграммы в целом, а также метки каждой оси. Полученная диаграмма изображена на рис. 17.1. Мы видим, что несколько первых проектов существенно популярнее остальных, но все эти проекты занимают важное место в экосистеме Python. Доработка диаграмм Plotly Немного доработаем стилевое оформление диаграммы. Как было показано в главе 16, все директивы стилевого оформления включаются в виде пар «ключ- значение» в словари data и my_layout . |