用matplotlib和pyecharts实现对疫情数据可视化（持续更新）

最近呢，接到一个项目：
项目内容：
1.利用Python编写爬虫程序，爬取https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia页面中当天的“疫情数据”并保存到本地

2.根据爬取的数据可视化展示
项目实现
很显然，该项目分为两个部分：

1. 使用爬虫获取数据（request,beautifulsoup,pyquery……）
2. 进行数据可视化（pyecharts，matplotlib……）
   我们进入该网址使用快捷键F12浏览源代码
   
   经过漫长的寻找我们找到了所需要的数据：
   
   经过整理，我们发现它的数据是这样的：

[{{“provinceName”:“黑龙江省”,“provinceShortName”:“黑龙江”,“currentConfirmedCount”:408,“confirmedCount”:930,“suspectedCount”:384,“curedCount”:509,“deadCount”:13,“comment”:"",“locationId”:230000,“statisticsData”:“https://file1.dxycdn.com/2020/0223/643/3398299753820971199-135.json”,"cities":[{“cityName”:“境外输入”,“currentConfirmedCount”:347,“confirmedCount”:386,“suspectedCount”:34,“curedCount”:39,“deadCount”:0,“locationId”:0},{…………},{…………},{…………}………}………………]

所以，经过观察得知它是把所有省的信息整合成一个字典，把这些字典并称一个列表；
在省的字典里不仅包含了省的信息还包含了一对键值对——“cities”:[],就是说它把所有该省的城市的信息整合成一个列表，作为键（cities）的对应值；
而在这个列表中，包含着所有的城市的信息是以字典的凡是存储在该列表中的；
再观察这个字典可以知道，它不仅包含了城市名字的键值对（cityName），还包含着
currentConfirmedCount（现存确诊人数），
confirmedCount（累计确诊人数），
suspectedCount（疑似人数），
curedCount（治愈人数），
deadCount（死亡人数），
locationId（地区代码）
————————————————————————
这样我们就可以通过方法获取信息了，详见下面代码

我们一边看代码一边讲：
这里我们先导入模块：

import requests
from pyquery import PyQuery as pq
import json
import pandas as pd
import time
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import savefig

部分模块后面会用到
然后呢我们使用requests库获得源码：

url = "https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        response.encoding = "utf-8"

然后呢我们对其进行格式化并获取json对象

 dom = pq(response.content)
 data = dom("script#getAreaStat").text().split(" = ")[1].split("}catch")[0]
 jsonobj = json.loads(data)

注意：
我们这里只是获取了全国省份的信息并没有获取城市的信息
（如果不会pyquery可参考https://www.jianshu.com/p/770c0cdef481）
随后我们获取城市信息：

for shengfen in jsonobj:
   chengshi[shengfen.get('provinceName')] = shengfen.get('cities')

我们获取了cities所对应的值（一个包含着数个字典的列表）

for v in chengshi.keys():
    cities_data = []
    for item in chengshi.get(v):
        dic = {}
        dic["城市名字"] = item["cityName"]
        dic["现存确诊人数"] = item["currentConfirmedCount"]
        dic["累计确诊人数"] = item["confirmedCount"]
        dic["疑似人数"] = item["suspectedCount"]
        dic["治愈人数"] = item["curedCount"]
        dic["死亡人数"] = item["deadCount"]
        cities_data.append(dic)
        #获取对应键值对
if (cities_data.__len__() > 0):
     print("写入数据...")
     try:
         df = pd.DataFrame(cities_data)
         filename = v + '城市疫情数据.scv'
         df.to_csv(filename, encoding="gbk", index=False)
         filename_list.append(filename)
         print("写入成功...")
     except:
         print("写入失败....")

到这里，我们已经成功获取了所需的数据并保存为scv格式

然后呢，我们用pandas模块读取数据，并处理成我们想要的形式（我们以累计确诊人数为例）

dict_pie = {}
wenben = pd.read_csv(filename, encoding='gbk')
 for n in range(wenben.shape[0]):
     a = wenben.loc[n, ['城市名字', '累计确诊人数']]
     dict_pie[a[0]] = a[1]
     explode.append(0)

对数据的处理和获取呢就差不多到这里
————————————————————————
接下来就是进行数据可视化（matplotlib）
直接贴代码吧（饼状图）

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.pie(dict_pie.values(), autopct='%1.1f%%', explode=tuple(explode), labels=dict_pie.keys())
    plt.title(filename[0:-4] + '累计确诊人数')
    plt.axis('equal')
    savefig(filename[0:-4] + '累计确诊人数' + '饼状图.png')
    plt.close()

还有柱状图的

list_1, color = [], []
    color_1 = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'k', 'y']
    color = []
    for k in list(dict_pie.keys()):
        if dict_pie.get(k) == 0 or dict_pie.get(k) == m:
            list_1.append(k)
    for k in list_1:
        del dict_pie[k]
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.figure(figsize=(28, 10))
    plt.title(filename[0:-4] + '累计确诊人数', fontsize=28)
    for a in range(len(dict_pie)):
        color.append(color_1[a % 7])
    plt.xticks(fontsize=10)
    plt.yticks(fontsize=10)
    plt.bar(dict_pie.keys(), dict_pie.values(), color=color)
    for x, y in dict_pie.items():
        plt.text(x, y, y, ha='center', va='bottom', fontsize=18)
    savefig(filename[0:-4] + '累计确诊人数' + '柱状图.png')
    plt.close()

最后呢，完整代码贴一下（希望你们能看懂/wulian）

import requests
from pyquery import PyQuery as pq
import json
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import savefig

def get_data_cities():
    global filename_listt
    url = "https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        chengshi = {}
        response.encoding = "utf-8"
        dom = pq(response.content)
        data = dom("script#getAreaStat").text().split(" = ")[1].split("}catch")[0]
        jsonobj = json.loads(data)  # json对象
        print("数据抓取成功...")
        for shengfen in jsonobj:
            chengshi[shengfen.get('provinceName')] = shengfen.get('cities')

	    for v in chengshi.keys():
	        cities_data = []
	        for item in chengshi.get(v):
	            dic = {}
	            dic["城市名字"] = item["cityName"]
	            dic["现存确诊人数"] = item["currentConfirmedCount"]
	            dic["累计确诊人数"] = item["confirmedCount"]
	            dic["疑似人数"] = item["suspectedCount"]
	            dic["治愈人数"] = item["curedCount"]
	            dic["死亡人数"] = item["deadCount"]
	            cities_data.append(dic)
	        if (cities_data.__len__() > 0):
	            print("写入数据...")
	            try:
	                df = pd.DataFrame(cities_data)
	                filename = v + '城市疫情数据.scv'
	                df.to_csv(filename, encoding="gbk", index=False)
	                filename_list.append(filename)
	                print("写入成功...")
	            except:
	                print("写入失败....")


def shujvzhengli(filename):
    global explode
    dict_pie = {}
    wenben = pd.read_csv(filename, encoding='gbk')
    for n in range(wenben.shape[0]):
        a = wenben.loc[n, ['城市名字', '累计确诊人数']]
        dict_pie[a[0]] = a[1]
        explode.append(0)
    return dict_pie


def bingzhuangtu(filename, dict_pie):
    global explode
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.pie(dict_pie.values(), autopct='%1.1f%%', explode=tuple(explode), labels=dict_pie.keys())
    plt.title(filename[0:-4] + '累计确诊人数')
    plt.axis('equal')
    savefig(filename[0:-4] + '累计确诊人数' + '饼状图.png')
    plt.close()


def zhuzhuangtu(filename, dict_pie):
    list_1, color = [], []
    color_1 = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'k', 'y']
    color = []
    for k in list(dict_pie.keys()):
        if dict_pie.get(k) == 0 or dict_pie.get(k) == m:
            list_1.append(k)
    for k in list_1:
        del dict_pie[k]
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.figure(figsize=(28, 10))
    plt.title(filename[0:-4] + '累计确诊人数', fontsize=28)
    for a in range(len(dict_pie)):
        color.append(color_1[a % 7])
    plt.xticks(fontsize=10)
    plt.yticks(fontsize=10)
    plt.bar(dict_pie.keys(), dict_pie.values(), color=color)
    for x, y in dict_pie.items():
        plt.text(x, y, y, ha='center', va='bottom', fontsize=18)
    savefig(filename[0:-4] + '累计确诊人数' + '柱状图.png')
    plt.close()


if __name__ =='__main__':
    filename_list = []
    get_data_cities()
    for a in ['饼状图','柱状图']:
        for filename in filename_list:
            explode = []
            dict_pie = shujvzhengli(filename)
            tubiaoleixing = {'饼状图': bingzhuangtu, '柱状图': zhuzhuangtu}
            m = 0
            tubiaoleixing[a](filename, dict_pie)

pyecharts的代码还在改进，今天时间不够了，明天还要上学，各位大佬求个关注，点个赞（码字不易）
**

人生苦短，我用python

**