面我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)最簡(jiǎn)單的Web服務(wù)器軟件。這個(gè)服務(wù)器軟件很傻，無論你的URL是什么，所有請(qǐng)求都只返回“Hello World！”字符串。而且這個(gè)字符串是寫死在代碼中的。

接下來我們繼續(xù)完善這個(gè)Web服務(wù)器軟件，今天我們?cè)黾訉?duì)普通靜態(tài)文件的支持。也就是當(dāng)用戶通過瀏覽器向該服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求的時(shí)候該軟件會(huì)從磁盤上讀取相應(yīng)的文件，然后發(fā)送給瀏覽器。本次的完善也是很有限的，只對(duì)上次的代碼做了很小的改動(dòng)。這里實(shí)現(xiàn)的主要功能是從磁盤讀取一個(gè)文件的內(nèi)容，然后封裝http響應(yīng)頭后發(fā)生給瀏覽器。因此，這里主要涉及到Go語言文件訪問相關(guān)的庫的使用。最后實(shí)現(xiàn)的效果就是在瀏覽器上顯示html文件渲染后的內(nèi)容：

文件訪問庫

由于涉及到文件的訪問，因此這里先介紹一下文件相關(guān)的包。Go語言文件相關(guān)的操作在os包里面，其中os.File封裝了文件讀寫相關(guān)的操作。如下是os包及File涉及的主要函數(shù)和方法，由于篇幅問題，這里只保留的必要的內(nèi)容：

type File

File代表一個(gè)打開的文件對(duì)象。

func Open(name string) (file *File, err error)

Open打開一個(gè)文件用于讀取。如果操作成功，返回的文件對(duì)象的方法可用于讀取數(shù)據(jù)；對(duì)應(yīng)的文件描述符具有O_RDONLY模式。如果出錯(cuò)，錯(cuò)誤底層類型是*PathError。

func OpenFile(name string, flag int, perm FileMode) (file *File, err error)

OpenFile是一個(gè)更一般性的文件打開函數(shù)，大多數(shù)調(diào)用者都應(yīng)用Open或Create代替本函數(shù)。它會(huì)使用指定的選項(xiàng)（如O_RDONLY等）、指定的模式（如0666等）打開指定名稱的文件。如果操作成功，返回的文件對(duì)象可用于I/O。如果出錯(cuò)，錯(cuò)誤底層類型是*PathError。

func (f *File) Read(b []byte) (n int, err error)

Read方法從f中讀取最多l(xiāng)en(b)字節(jié)數(shù)據(jù)并寫入b。它返回讀取的字節(jié)數(shù)和可能遇到的任何錯(cuò)誤。文件終止標(biāo)志是讀取0個(gè)字節(jié)且返回值err為io.EOF。

func (f *File) Write(b []byte) (n int, err error)

Write向文件中寫入len(b)字節(jié)數(shù)據(jù)。它返回寫入的字節(jié)數(shù)和可能遇到的任何錯(cuò)誤。如果返回值n!=len(b)，本方法會(huì)返回一個(gè)非nil的錯(cuò)誤。

func (f *File) Close() error

Close關(guān)閉文件f，使文件不能用于讀寫。它返回可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤。

下面是本文實(shí)現(xiàn)的從文件讀取數(shù)據(jù)的方法，在Web服務(wù)的主程序中通過調(diào)用該方法來從磁盤讀取數(shù)據(jù)。這個(gè)方法的輸入是文件路徑，輸出是文件的內(nèi)容。

細(xì)心的同學(xué)可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，我們這里讀取數(shù)據(jù)并沒有用File的Read方法，而是用了另外一個(gè)包ioutil的ReadAll方法。這里使用ioutil包的方法也是作為一個(gè)引子，期望大家更多的了解Go語言提供的庫函數(shù)。該方法與File的Read方法功能是一樣的，但性能上要好一些。

ioutil包是一個(gè)io相關(guān)的包，提供了對(duì)常見io操作的性能優(yōu)化，該包提供的功能主要包括：

func ReadAll(r io.Reader) ([]byte, error)

從一個(gè)io.Reader讀取所有數(shù)據(jù)，并返回一個(gè)字節(jié)數(shù)組

func ReadDir(dirname string) ([]os.FileInfo, error)

從一個(gè)目錄讀取數(shù)據(jù)，并得到這個(gè)目錄里的文件對(duì)象列表

func ReadFile(filename string) ([]byte, error)

讀取指定文件的內(nèi)容，并返回一個(gè)字節(jié)數(shù)組

關(guān)于文件操作的相關(guān)介紹本文先到這里，更詳細(xì)的介紹我們后面專門另起新文介紹。

Web服務(wù)修改

Web服務(wù)端改動(dòng)的地方也很少，除了上面介紹的讀取文件內(nèi)容的方法外，在主函數(shù)中調(diào)整了數(shù)據(jù)發(fā)送方面的代碼，其它地方均沒有做改動(dòng)。下面是涉及到的代碼片段。

如圖3所示，這里一共修改了3個(gè)地方：

1. 讀取文件（固定的文件），并計(jì)算文件的長(zhǎng)度
2. 構(gòu)造http響應(yīng)頭，這里主要是根據(jù)文件大小，調(diào)整Content-Length字段
3. 分別發(fā)送響應(yīng)頭和響應(yīng)體

測(cè)試驗(yàn)證

完成上述修改后，我們就可以通過瀏覽器進(jìn)行驗(yàn)證了。這里需要具備一個(gè)html文件，該文件保存在與服務(wù)端相同的路徑下面，名稱為index.html。該文件的內(nèi)容如下：

如果熟悉html的同學(xué)，很清楚是做什么的，就是現(xiàn)實(shí)一個(gè)紅色的“Hello World!”字符串，不了解html的同學(xué)也沒關(guān)系，了解到這里就行。

在服務(wù)端運(yùn)行程序， 瀏覽器數(shù)據(jù)地址后回車，可以看到如下內(nèi)容：

好了，今天先到這，后面文章我們將增加對(duì)圖片的支持。

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注天善智能↑，走好數(shù)據(jù)之路

歡迎關(guān)注天善智能微信公眾號(hào)，我們是專注于商業(yè)智能BI，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的垂直社區(qū)。

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Emoji表情包天氣數(shù)據(jù)可視化

用emoji表情來可視化北京2016年度每日天氣狀況！

library(RCurl)library(XML)
library(dplyr)
library(stringr)
library(tidyr)
library(plyr)
library(rvest)
library(ggimage)
library(Cairo)
library(showtext)
library(lubridate)

url<-"http://lishi.tianqi.com/beijing/index.html"myheader <-c("User-Agent"="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36")webpage<-getURL(url,httpheader=myheader)

mymonthlink<-getHTMLLinks(url,externalOnly=TRUE)%>%grep(".*?2016\d{2}.html",.,value=T)

剛開始的時(shí)候走了冤枉路，寫了一大段白花花的無用代碼！

####

#page1<-getURL(mymonthlink[2],.encoding="gbk")

#rd<-iconv(page1,"gbk","utf-8")

#rdhtml<-htmlParse(rd,encoding="UTF-8")

#cesh<-readHTMLList(rdhtml,trim=TRUE,elFun=xmlValue)%>%grep("\d{4}-\d{2}-\d{2}",.,value=T)<br>#cesh<-cesh%>%sub("([a-z])(\()(\\)","",.)

#cesh<-cesh1%>%str_split(',')%>%plyr::ldply(.fun=NULL)

#cesh$V1<-cesh$V1%>%sub("[a-z]\(","",.)%>%as.Date()<br>#names(cesh)<-c("date","high","low","state","wind","index")

####

#以上代碼寫了一半寫不下去了，我有rvest為啥要用RCurl，肯定自己腦抽筋了！

后來換個(gè)思路，過段 棄用了RCrul,轉(zhuǎn)投rvest去了！

mynewdata<-c()for (i in mymonthlink){mymonthdata<-read_html(i,encoding="gbk")%>%html_nodes("div.tqtongji2>ul")%>%html_text(trim=FALSE)%>%str_trim(.,side="right")%>%.[-1]mynewdata<-c(mynewdata,mymonthdata)}mynewdata1<-mynewdatamynewdata<-mynewdata1%>%gsub("\t\t\t|\t|\r\n","",.)%>%str_split(' ')%>%plyr::ldply(.fun=NULL)%>%.[,-2]names(mynewdata)<-c("date","high","low","state","wind","index")mynewdata$date<-as.Date(mynewdata$date)mynewdata$high<-as.numeric(mynewdata$high)mynewdata$low<-as.numeric(mynewdata$low)

#清晰臟數(shù)據(jù)：unique(mynewdata$state) happy<-c("晴","陣雨~晴","多云轉(zhuǎn)晴","多云~晴","雷陣雨~晴","陰~晴","霾~晴","浮塵~晴") depressed<-c("霾","陰","多云","晴~多云","霾~多云","晴~霾","多云~霾","陣雨轉(zhuǎn)多云","多云轉(zhuǎn)陰","陰~多云","多云~陰","晴~陰","陣雨~多云","小雨~多云","小雨~陰","霾~霧","小雪~陰","陰~小雪","小雨~雨夾雪") angry<-c("小雨","雨夾雪","小雪","雷陣雨","陣雨","中雨","小到中雨","雷陣雨~陰","多云~雷陣雨","陰~雷陣雨","霾~雷陣雨","多云~陣雨","晴~陣雨","陰~小雨","陣雨~小雨") Terrified<-c("中到大雨","暴雨","雷陣雨~中到大雨")

#創(chuàng)建新變量（主要是將諸多天氣類型進(jìn)行歸類）：mynewdata$mode<-NULLmynewdata$mood<-ifelse(mynewdata$state%in% happy,"happy",ifelse(mynewdata$state%in% depressed,"depressed",ifelse(mynewdata$state%in% angry,"angry","Terrified"))) mynewdata <- within(mynewdata,{ mood_code <- NA mood_code[mood=="happy"]<-"1f604" mood_code[mood=="depressed"]<-"1f633" mood_code[mood=="angry"]<-"1f62d" mood_code[mood=="Terrified"]<-"1f621"})

#創(chuàng)建時(shí)間與日期變量：mynewdata$month<-as.numeric(as.POSIXlt(mynewdata$date)$mon+1)mynewdata$monthf<-factor(mynewdata$month,levels=as.character(1:12),labels=c("Jan","Feb","Mar","Apr","May","Jun","Jul","Aug","Sep","Oct","Nov","Dec"),ordered=TRUE) mynewdata$weekday<-as.POSIXlt(mynewdata$date)$wdaymynewdata$weekdayf<-factor(mynewdata$weekday,levels=rev(0:6),labels=rev(c("Sun","Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat")),ordered=TRUE)mynewdata$week <- as.numeric(format(mynewdata$date,"%W"))mynewdata<-ddply(mynewdata,.(monthf),transform,monthweek=1+week-min(week))mynewdata$day<-day(mynewdata$date)

setwd("F:/數(shù)據(jù)可視化/R/R語言學(xué)習(xí)筆記/可視化/ggplot2/商務(wù)圖表")write.table(mynewdata,"historyweather.csv",sep=",",row.names=FALSE)mynewdata<-read.csv("historyweather.csv",stringsAsFactors=FALSE,check.names=FALSE)

圖1的主題:

mytheme<-theme( rect=element_blank(), axis.ticks=element_blank(), text=element_text(face="plain",lineheight=0.9,hjust=0.5,vjust=0.5,size=15), title=element_text(face="plain",lineheight=0.9,hjust=0,vjust=0.5,size=30), axis.title=element_blank(), strip.text=element_text(size=rel(0.8)), plot.margin=unit(c(5,2,5,2),"lines") )

圖一效果:

CairoPNG("emoji1.png",1000,870)

showtext.begin()

ggplot(mynewdata,aes(weekdayf,monthweek,fill=high))+

geom_tile(colour='white')+scale_fill_gradient(low=NA, high=NA,guide=FALSE)+ggtitle("The emoji-weather visualization of beijing in 2016")+scale_y_reverse(breaks=seq(from=6,to=0,by=-1))+ggimage::geom_emoji(aes(image=mood_code),size=.1)+facet_wrap(~monthf ,nrow=3)+

mythemeshowtext.end()

dev.off()

圖二主題:

mytheme2<-theme(

rect=element_blank(),

axis.ticks=element_blank(), text=element_text(face="plain",lineheight=0.9,hjust=0.5,vjust=0.5,size=15), title=element_text(face="plain",lineheight=0.9,hjust=0,vjust=0.5,size=30), axis.title=element_blank(),

strip.text=element_text(size=rel(0.8)),

plot.margin=unit(c(1,1,1,1),"lines")

)

圖二效果:

CairoPNG("emoji2.png",1200,1200)

showtext.begin()

ggplot(mynewdata,aes(x=factor(day),y=monthf,fill=high))+geom_tile(colour='white')+expand_limits(y=c(-12,12))+

scale_x_discrete(position=c("bottom"))+

coord_polar(theta="x")+

scale_fill_gradient(low=NA,

high=NA,guide=FALSE)+

ggimage::geom_emoji(aes(image=mood_code),size=.015)+

geom_image(aes(x=0,y=-12),image="weather.png", size=.15)+ggtitle("The emoji-weather visualization of beijing in 2016")+

mytheme2

showtext.end()

dev.off()

這個(gè)是圖二上面的背景小圖，從網(wǎng)上找的，嵌入代碼里的，沒有P圖哦.

個(gè)人簡(jiǎn)介：

轉(zhuǎn)自微信公眾號(hào)：EasyCharts

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