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import os

import csv # 导入csv模块，该模块包含于python标准库中

from matplotlib import pyplot as plt # 从matplotlib中导入pyplot并重命名为plt

from pylab import *

import platform

# 系统

print(platform.system())

# 相对路径

project_dir = os.path.abspath('.')

print(project_dir)

fileName = "request.csv"

outFileName = "request_line.jpg"

fontName = "SimHei"

if platform.system() == 'Windows':

print('Windows系统')

fontName = ["SimHei"]

elif platform.system() == 'Linux':

print('Linux系统')

fontName = ["SimHei"]

elif platform.system() == 'Darwin':

print('MacOS系统')

fontName = ["PingFang HK"]

else:

print('其他')

# Mac字体 PingFang HK

# win字体 SimHei

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = fontName

# 解决负号'-'显示为方块的问题

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

filePath = os.sep.join([project_dir, fileName])

outPath = os.sep.join([project_dir, outFileName])

# 全路径

# filePath = "D:\\request.csv"

# outPath = "D:\\request.jpg"

def main():

with open(filePath) as f:

reader = csv.reader(f)

header_row = next(reader)

# 提取请求次数、请求名数据存储在列表中

counts, requests = [], []

for row in reader:

# 请求次数

count = int(row[0])

counts.append(count)

# 请求路径

request = str(row[1])

requests.append(request)

# 绘制图表

plt.figure(dpi=100, figsize=(24, 32)) # 添加绘图窗口，可绘制多条曲线

plt.plot(requests, counts, marker='*', c='red', alpha=0.6) # plot()函数，第一个参数x值，第二个y值

# ax = plt.gca() # 获得当前axis

# bottom, top = plt.ylim() # 获得y轴最大最小值

# ax.spines['bottom'].set_position(('data', bottom)) # 移动x轴到y轴最小值位置

# 添加数据标签，也就是给柱子顶部添加标签

x = np.arange(len(requests))

y = np.array(list(counts))

for a, b in zip(x, y):

plt.text(a, b + 0.05, '%.0f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)

# 设置图形的格式

plt.title("请求攻击次数", fontsize=20) # 图形标题

plt.xlabel("请求路径", fontsize=14) # x轴标题及字号

plt.ylabel("请求次数", fontsize=14) # y轴标题及字号

plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=8) # 坐标轴格式

# 为了让x轴的内容适配展示的长度，请求路径字段比较长，有几十个字符

plt.xticks(rotation=270)

# 给图表区域着色

plt.fill_between(requests, counts, facecolor='blue', alpha=0.1)

"""

facecolor为填充区域颜色

alpha为填充颜色的透明度，0表示完全透明，1表示完全不透明

"""

# 将图片保存到指定目录

plt.savefig(outPath)

# 显示图表

plt.show()

if __name__ == "__main__":

main()