备注

Readme.md

+### python3环境
+
+> pip3 install -r requirements.txt
+
+入口文件 main_analysis.py

analysis_strategy.py

 from load_data import LoadData
 
+###
+# 分析策略相关的集合类
+###
 
 def count_in_dict(data_dict, dict_key, step_value=1):
     if dict_key in data_dict:

echart_draw.py

 import pyecharts.options as opts
 from pyecharts.charts import Line, Pie, Page
 
+# 相关的配置地址：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
 
+# 用于封装 pyecharts 相关的方法
 class EChartDraw(object):
     def __init__(self, result_path):
         self.page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
         self.result_path = result_path
 
+    # 绘制饼状图
     def draw_pie_chart(self, title_name, data_dict):
         x_data = sorted(data_dict)
         y_data = []
@@ -19,6 +22,7 @@ class EChartDraw(object):
         pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}({d}%)"))
         self.page.add(pie)
 
+    # 绘制折线图
     def draw_line_chart(self, title_name, data_dict):
         x_data = sorted(data_dict)
         y_data = []

load_data.py

@@ -4,7 +4,6 @@ import csv
 
 
 # 读取数据
-
 class LoadData(object):
     def __init__(self, file_path):
         self.file_path = file_path
@@ -18,12 +17,16 @@ class LoadData(object):
         # 去除0元领，1元抽奖，服务费
         self.real_data_dict = []
 
+    # 初始化处理原始数据
     def __build_re_buy_data(self):
+        print("初始化数据>", self.title_list)
         # 需要去除价格为0的
         for data in self.data_list:
+            # 服务费等这些0元的数据删除
             if float(data['价格']) == 0.0:
                 print("删除价格为0 ", data)
                 self.data_list.remove(data)
+            # 识别一口价212商品还是拍卖212商品
             if data['itemtype'] == '53':
                 data['商品类型'] = '212商品_一口价'
             elif data['itemtype'] == '51':
@@ -55,6 +58,7 @@ class LoadData(object):
             sorted(item_list, key=lambda item: item['付费时间'])
             self.real_data_dict[user_id] = item_list
 
+    # 读取csv文件（私有方法）
     def __load_csv(self):
         with open(self.file_path) as file:
             file_csv = csv.reader(file)
@@ -66,15 +70,13 @@ class LoadData(object):
                 self.data_list.append(data)
             self.__build_re_buy_data()
 
+    # 读取xlsx文件（私有方法）
     def __load_xlsx(self):
         workbook = xlrd.open_workbook(self.file_path)
         sheet = workbook.sheet_by_index(0)
-        print('行数:', sheet.nrows, "列数:", sheet.ncols)
         # 获取标题
         for column in range(sheet.ncols):
             self.title_list.append(sheet.cell(0, column).value)
-
-        print('标题:', self.title_list)
         for row in range(1, sheet.nrows, 1):
             data = {}
             for colum in range(sheet.ncols):
@@ -82,6 +84,7 @@ class LoadData(object):
             self.data_list.append(data)
         self.__build_re_buy_data()
 
+    # 读取数据（判断文件格式，加载不同读取方法）
     def load(self):
         self.title_list = []
         self.data_list = []
@@ -94,6 +97,7 @@ class LoadData(object):
         else:
             print("读取失败,不支持该文件类型>>", self.file_path)
 
+    # 是否是0元领或者其他非常规的商品
     def is_zero_buy(self, data):
         data_name = data['订单名称']
         data_price = float(data['价格'])

main_analysis.py

@@ -5,6 +5,7 @@ from echart_draw import EChartDraw
 from load_data import LoadData
 
 
+# 分析数据的方法集合
 def analysis_list(load_data, result_path):
     chart = EChartDraw('./result/' + result_path)
     analysis_classify(load_data, chart)
@@ -16,11 +17,14 @@ def analysis_list(load_data, result_path):
 
 
 if __name__ == "__main__":
-    # 读取文件
+    # 遍历当前文件夹下所有文件
     for root, dirs, files in os.walk('csv'):
         for file in files:
+            # 当前需要处理的文件
             csv_path = os.path.join(root, file)
             result_file_name = file.replace('.csv', '_result.html')
+            # 读取数据（支持csv和xlsx两个文件格式）
             load_data = LoadData(csv_path)
             load_data.load()
+            # 分析数据
             analysis_list(load_data, result_file_name)