python可视化实现2010年的世界人口数量_python分析人口数据代码-优快云博客

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该博客介绍如何使用Python进行数据可视化，分析一个JSON文件中2010年的世界人口数据。文章指出，数据由包含多个字典的列表构成，通过循环遍历，筛选出year为2010的记录，存储国家简称和对应人口。尽管代码最后返回None，作者对此表示困惑。最终，博客展示了一张描绘2010年世界人口分布的地图。

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参考书的，但是书中的模块名称跟现在的叫法不太一样了。

分析一下，通过一个工具，画出一张地图。而这个工具的参数是一个字典，key是国家名称的简写，而value是人口的人数。

再来分析原始数据的结构。在json文件中，是由很多个字典构成的列表。那么，我们要通过循环，判断字典中特点的key（如year）是否为特定的值（如2010）；如果是，则将此字典的国家名称和人口数量储存起来。

import json
import pygal_maps_world.maps
###地图使用的模块
from country_codes import get_country_code

filename = 'population_data.json'
with open(filename) as f:
    pop_data = json.load(f)

cc_populations = {}
for pop_dict in pop_data:
    if pop_dict['Year'] == '2010':
        country = pop_dict['Country Name']
        population = int(float(pop_dict['Value']))
        code = get_country_code(country)
        if code:
            cc_populations[code] = population

cc_pops_1, cc_pops_2, cc_pops_3 = {}, {}, {}
for cc,pop in cc_populations.items():
    if pop < 10000000:
        cc_pops_1[cc] = pop
    elif pop < 1000000000:
        cc_pops_2[cc] = pop
    else:
        cc_pops_3[cc] = pop

print(len(cc_pops_1),len(cc_pops_2),len(cc_pops_3))

wm = pygal_maps_world.maps.World()
wm.title = 'world Population in 2010, by Country'
wm.add('0-10m',cc_pops_1)
wm.add('10m-1bn',cc_pops_2)
wm.add('>1bn',cc_pops_3)

wm.render_to_file('world_population.svg')

其中，country_codes模块为：

from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES

def get_country_code(country_name):
    for code, name in COUNTRIES.items():
        if name == country_name:
            return code
    return None

Question：为什么这个代码最后一段，是return None呢？暂时想不通。

效果如图示：