charts 画折线图

主题：指定日期内，不同地区的发布信息的数量的变化曲线

　　数据库是mongod

　　数据是58同城的发布的信息　　

整体思路：

　　1由于从数据库中拿到的数据，格式等方面并不一样能完全满足需求，需要对数据库中的数据进行整理

　　2 更新数据库

　　3 数据可视化

出发点：

　　从哪天开始，到哪天结束

　　具体区域

追求点：

　　以上区域在 限定时间内的发帖变化。

　

part1：拿到截止天和开始天之间的每一天。

　　为什么把这个功能单独拿出来作为一个函数？

　　because 后面生成图表是，横坐标是 每一天。

　　所以，这样设计是有意义的。

　　这里用到datetime模块中的date，timedelta，和strftime方法。

def get_all_date(date1,date2):
    delta = timedelta(days=)
    d1 = date(int(date1.split('-')[]),int(date1.split('-')[]),int(date1.split('-')[]))
    d2 = date(int(date2.split('-')[]),int(date2.split('-')[]),int(date2.split('-')[]))
    while d1<=d2:
        yield d1.strftime('%Y-%m-%d')
        d1 += delta

part2：使用find函数查找指定数据

　　

def get_one_area_one_date(area,date1):
    return col.find({'area':area,'pub_date':date1}).count()

实际上这个函数，可以用aggregate，$group，更简单，更迅速的实现。

from datetime import date,timedelta

def get_one_area_many_date(area,date1,date2):
    delta = timedelta(days=)
    d1 = date(int(date1.split('-')[]),int(date1.split('-')[]),int(date1.split('-')[]))
    d2 = date(int(date2.split('-')[]),int(date2.split('-')[]),int(date2.split('-')[]))
    while d1<=d2:
        yield col.find({'area':area,'pub_date':d1.strftime('%Y-%m-%d')}).count()
        d1 += delta

def get_many_area_many_date(areas,date1,date2):
    for area in areas:
        yield {'name':area,'data':[i for i in get_one_area_many_date(area,date1,date2)],'type':'line'}

part3:   转化数据

最终显示：

import charts
options = {
    'title':{
        'text':'发帖量统计'
    },
    'subtitle':{
        'text':'北京地区'
    },
    'chart':{
        'zoomType':'xy',
    },
    'xAxis':{
        'categories':[i for i in get_all_date('2015-11-01','2016-01-10') ]  #这便是用到的第一个函数，坐标值，每一天。是在这里。
    },
    'yAxis':{
        'title':{
            'text':'数量'
        }
    }
}
charts.plot(ll,show='inline',options=options)