Python3监控疫情的完整代码

我来为您详细讲解“Python3监控疫情的完整代码”的完整攻略。

简介

在当前新冠疫情面前，尽可能了解疫情动态变化对我们很有帮助。本文将介绍如何使用Python3编写一个简单的疫情数据监控程序，用以实时获取最新疫情数据，分析并可视化数据。我们将使用的数据源是新浪新闻SinaNews的新冠疫情实时追踪。

步骤

步骤1 下载相关库

首先，为了能够运行本程序，我们需要安装一些第三方库。在终端中运行以下命令，安装相关库：

pip3 install requests
pip3 install beautifulsoup4
pip3 install pyecharts

上述命令分别安装了三个库：

• requests：用于发送HTTP请求，获取网页内容。
• beautifulsoup4：用于解析HTML文档，方便我们从网页中提取数据。
• pyecharts：一个可视化工具库，用于将获取的数据可视化。

步骤2 获取网页内容

首先，我们需要向疫情实时追踪页面发送HTTP请求，获取页面的内容。我们可以使用requests库实现，具体代码如下：

import requests

url = 'https://news.sina.com.cn/zt_d/yiqing0121/'

def get_html(url):
    headers = {  
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;Win64;x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    }  
    try:
        r = requests.get(url, headers=headers)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return "爬取失败"

上面的代码中，我们定义了一个名为 get_html() 的函数，函数接收一个参数 url，返回一个字符串类型的变量，表示获取的网页HTML内容。其中，我们设置了请求的headers信息，以模拟浏览器发送请求。

使用以上函数获取到页面的HTML内容后，在处理数据之前，我们使用BeautifulSoup库将其转化为树形结构，方便接下来的数据处理。

from bs4 import BeautifulSoup

html = get_html(url)
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

步骤3 解析网页内容，提取数据

现在我们已经获取了网页的HTML内容，并将其转化为了解析树，接下来就需要从中提取我们需要的数据了。

我们可以打开新浪新闻疫情实时追踪页面，使用Chrome浏览器的开发者工具（F12）来确定我们需要的数据所在标签。经过查看，我们可以找到我们所需要的信息都在名为“data”的script标签的内容中。

import re

data_tag = soup.find_all('script', attrs={'id': 'data'})
data_str = str(javascript_tag[0])

# 使用正则表达式提取“data”变量的内容
data = re.search(r'\[.*\]', data_str).group()

在上面的代码中，我们使用正则表达式从script标签中提取名为data的变量内容，存储到data变量中，data变量是一个json格式的字符串。

接下来，我们使用json库将数据转化为Python的字典类型，这样就方便我们进行数据处理和可视化了。

import json

data = json.loads(data)

通过以上步骤，我们已经成功地从页面上抓取了我们所需要的疫情数据，并且转化为了Python字典的数据类型。

步骤4 数据处理和可视化

我们的数据取回来了，接下来就是处理和可视化。这里我们使用pyecharts库来进行数据可视化。先看一下下面的代码：

from pyecharts.charts import Map

province_data = {}
for item in data['listByArea']:
    province = item['name']
    confirm = item['value']
    province_data[province] = confirm

map = Map(title='全国疫情地图', width=1200, height=600)
map.add('累计确诊人数', list(province_data.items()), 'china')
map.render()

这里我们使用Map图来展示全国各省/市的疫情情况。这段代码中，我们从字典中提取每个省份的确诊人数，然后使用Map.add()方法向地图中添加数据。

运行程序，我们可以得到一个以地图为背景的可视化数据图表。

我们再来看一下另一个以柱状图为背景的数据可视化，如下代码所示：

from pyecharts.charts import Bar

city_data = {}
for province in province_data:
    city_list = []
    if province == '中国':
        continue
    for item in data['listByArea']:
        if item['name'] == province:
            for city in item['city']:
                city_list.append(city['name'])
                city_list.append(city['confirm'])
                break
    city_data[province] = city_list

bar = Bar(title="全国疫情数据柱状图", width=1200)
for key in city_data:
    province_city = []
    province_confirm = []
    for i in range(0, len(city_data[key]), 2):
        province_city.append(city_data[key][i])
        province_confirm.append(city_data[key][i+1])
    bar.add(key, province_city, province_confirm)
bar.render()

这里我们使用了Bar图来展示全国各个省市的疫情情况。我们可以看到，我们成功地创建了一个以柱状图为背景的，一目了然的全国疫情数据地图。

总结

至此，我们已经完成了对Python3监控疫情的完整代码的攻略。通过以上步骤，我们成功地获取并解析了页面内容，提取出想要的数据，并使用pyecharts库实现了数据的可视化。