Книга «Изучаем Python»
жүктеу/скачать 7,86 Mb. Pdf көрінісі
|
| world_population.py
... for pop_dict in pop_data: if pop_dict['Year'] == '2010': country_name = pop_dict['Country Name'] population = int(pop_dict['Value']) print(country_name + ": " + str(population)) После преобразования все данные численности населения хранятся в число- вом формате. При выводе численность населения должна быть преобразована в строку . Впрочем, для некоторых значений это изменение приводит к ошибке: Arab World: 357868000 Caribbean small states: 6880000 East Asia & Pacific (all income levels): 2201536674 ... Traceback (most recent call last): File "print_populations.py", line 12, in population = int(pop_dict['Value']) ValueError: invalid literal for int() with base 10: '1127437398.85751' Необработанные данные часто форматируются непоследовательно, поэтому ошибки в них встречаются достаточно часто. В данном случае ошибка происхо-
Формат JSON 351 дит из-за того, что Python не может преобразовать строку с дробным значением '1127437398.85751' в целое число . (Вероятно, дробное значение было получено в результате интерполяции в те годы, в которые перепись населения не производи- лась.) Чтобы решить эту проблему, мы сначала преобразуем строку в вещественное число, а затем преобразуем вещественное число в целое:
...
for pop_dict in pop_data: if pop_dict['Year'] == '2010': country = pop_dict['Country Name'] population = int(float(pop_dict['Value'])) print(country + ": " + str(population)) Функция
float() преобразует строку в целое число, а функция int() отсекает дробную часть и возвращает целое число. Теперь можно вывести полный набор данных численности населения за 2010 год без ошибок: Arab World: 357868000 Caribbean small states: 6880000 East Asia & Pacific (all income levels): 2201536674 ...
Zimbabwe: 12571000 Каждая строка успешно преобразуется сначала в вещественное, а затем в целое число. Обратите внимание: данные хранятся в числовом формате, чтобы их можно было использовать для построения карты распределения населения. Получение кодов стран Прежде чем переходить к построению карты, необходимо разобраться еще с одним аспектом данных. Инструментарий Pygal для работы с географическими картами ожидает получить данные в четко определенном формате: страны должны задавать- ся кодами стран, а численность населения — значениями. Существует несколько стандартных наборов кодов стран, часто применяемых при работе с геополитиче- скими данными; коды, включенные в population_data .json , состоят из трех букв, но Pygal использует систему с двухбуквенными кодами. Нужно найти способ полу- чения двухбуквенных кодов стран по их названиям. Коды стран Pygal хранятся в модуле i18n (сокращение от «internationalization»). В словаре COUNTRIES двухбуквенные коды стран являются ключами, а названия стран — значениями. Чтобы просмотреть коды, импортируйте словарь из модуля i18n и выведите его ключи и значения: countries.py from pygal.i18n import COUNTRIES for country_code in sorted(COUNTRIES.keys()): print(country_code, COUNTRIES[country_code]) В цикле
for ключи сортируются в алфавитном порядке . Затем программа выво- дит каждый код страны и страну, с которой этот код связан:
352 Глава 16 • Загрузка данных ad Andorra ae United Arab Emirates af Afghanistan ... zw Zimbabwe Напишем функцию, которая перебирает COUNTRIES и возвращает коды стран. Функция будет размещаться в отдельном модуле с именем country_codes , чтобы
ее можно было позднее импортировать в программу визуализации: жүктеу/скачать 7,86 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|