手把手教你用Python获取新冠疫情数据并进行可视化

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Hello，大家好。我叫“小屁孩i”。

前言

不知道大伙有没有看到过这一句话：“中国(疫苗研发)非常困难，因为在中国我们没有办法做第三期临床试验，因为没有病人了。”这句话是中国工程院院士钟南山在上海科技大学2021届毕业典礼上提出的。这句话在全网流传，被广大网友称之为“凡尔赛”发言。

今天让我们用数据来看看这句话是不是“凡尔赛”本赛。在开始之前我们先来说说今天要用到的python库吧!

1.数据获取部分

requests lxml json openpyxl 

2.数据可视化部分

pandas pyecharts(可视化库) 

以上的库都可以通过在线下载：

pip instll xx 

ps：如果下载速度太慢的话也可以用国内镜像，使用命令，例如：

pip install xx(库名) -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gevent(清华镜像) 

现在一起进入今天的代码部分吧!!!

数据获取

目标地址：

https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia

进入目标地址我们可以看到如下所示：

现在让我们一起去解析网页结构找到我们要爬取到的数据如下所示：

现在我们找到想要的页面数据接下来就是通过Python来获取这些数据了，上代码：

import requests 
from lxml import etree 
import json 
import openpyxl 
 
#通用爬虫 
url = 'https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia' 
headers = { 
    "User-Agent": ".....(换成自己的)" 
} 
response = requests.get(url=url,headers=headers).text 
#在使用xpath的时候要用树形态 
html = etree.HTML(response) 
#用xpath来获取我们之前找到的页面json数据  并打印看看 
json_text = html.xpath('//script[@type="application/json"]/text()') 
json_text = json_text[0] 
# print(json_text) 

之后我们来解析一下json数据，上代码：

#用python本地自带的库转换一下json数据 
result = json.loads(json_text) 
# print(result) 
#通过打印出转换的对象我们可以看到我们要的数据都要key为component对应的值之下  所以现在我们将值拿出来 
result = result["component"] 
#再次打印看看结果 
# print(result) 
# 获取国内当前数据 
result = result[0]['caseList'] 
# print(result) 

接着我们将获取到的数据保存到excel中，上代码:

# 创建工作簿 
wb = openpyxl.Workbook() 
# 创建工作表 
ws = wb.active 
# 设置表的标题 
ws.title = "国内疫情" 
# 写入表头 
ws.append(["省份","累计确诊","死亡","治愈"]) 
#获取各省份的数据并写入 
for line in result: 
    line_name = [line["area"],line["confirmed"],line["died"],line["crued"]] 
    for ele in line_name: 
        if ele == '': 
            ele = 0 
    ws.append(line_name) 
#保存到excel中 
wb.save('./china.xlsx') 

最后我们查看一下获取到的数据是什么样的，如图：

emmmm，终于我们把数据获取部分完成了，第二部分的数据可视化来了!!!

数据可视化

这次我们用到的库是pyecharts里面的Map，我们先展示一下本次可视化用到的库

#可视化部分 
import pandas  as pd 
from pyecharts.charts import Map,Page 
from pyecharts import options as opts 

首先我们要先通过pandas库来获取到刚才我们爬取到的数据，上代码：

# 设置列对齐 
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) 
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) 
# 打开文件 
df = pd.read_excel('china.xlsx') 
# 对省份进行统计 
data2 = df['省份'] 
data2_list = list(data2) 
data3 = df['累计确诊'] 
data3_list = list(data3) 
data4 = df['死亡'] 
data4_list = list(data4) 
data5 = df ['治愈'] 
data5_list = list(data5) 

接着我们来做数据可视化，将在我国地图上的各个省份显示出对应的数值

我们以疫情发生以来治愈数为例，上代码：

c = ( 
    Map() 
        .add("治愈", [list(z) for z in zip(data2_list, data5_list)], "china") 
        .set_global_opts( 
        title_opts=opts.TitleOpts(), 
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), 
    ) 
) 
c.render() 

当然仅仅一个治愈情况当然说明不了什么，所以我们将三种情况都以这种形式显示出来，上代码：

a = ( 
    Map() 
        .add("累计确诊", [list(z) for z in zip(data2_list, data3_list)], "china") 
        .set_global_opts( 
        title_opts=opts.TitleOpts(), 
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), 
    ) 
) 
 
b = ( 
    Map() 
        .add("死亡", [list(z) for z in zip(data2_list, data4_list)], "china") 
        .set_global_opts( 
        title_opts=opts.TitleOpts(), 
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), 
    ) 
) 
 
c = ( 
    Map() 
        .add("治愈", [list(z) for z in zip(data2_list, data5_list)], "china") 
        .set_global_opts( 
        title_opts=opts.TitleOpts(), 
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), 
    ) 
) 
 
page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout) 
page.add( 
    a, 
    b, 
    c, 
) 
# 先生成render.html文件 
page.render() 

当然如果是直接运行代码的话展现出来的地图不是这样的，这个是通过后期的排版来完成的。那么在最后我们来说说是怎么排版的吧。

首先你先将上面的代码运行之后会产生一个render.html的文件然后你打开文件之后可以调整整个页面的布局，根据自己的喜欢来调整，接着点击左上角的“Save Config”将这个json文件保存到跟render.html这个文件同一个路径之下，最后运行一下代码：

#完成上一步之后把 page.render()这行注释掉 
# 然后循行这下面 
Page.save_resize_html("render.html", 
    cfg_file="chart_config.json", 
    dest="my_test.html") 

这样以后会产生一个my_test.html这个文件就是我们上面展示的那样啦。

结束语

以上就是我们这次的结果。从数据的获取到数据可视化，怎么说呢pyecharts还具有其他强大的可视化功能。