Python爬虫以及matplotlib中文乱码的解决办法
一、待解决问题
1、如何展示Python的爬虫能力？
2、如何展示Python的绘图能力？
老规矩，先看看最终呈现的效果。
这个例子特别感谢如下两位同行：
1、提供疫情分析的源码：https://blog.csdn.net/xufive/article/details/104093197
2、解决matplotlib中文乱码的问题：https://blog.csdn.net/qq_41689620/article/details/85218329
二、爬取数据
如代码所示，爬取数据之前，你必须要知道数据来源，有了数据来源之后，通过浏览器获取JSON格式的数据即可完成本步骤。
def catch_daily():
"""抓取每日确诊和死亡数据"""
url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=wuwei_ww_cn_day_counts&callback=&_=%d' % int(time.time() * 1000)
data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
data.sort(key=lambda x: x['date'])
date_list = list() # 日期
confirm_list = list() # 确诊
suspect_list = list() # 疑似
dead_list = list() # 死亡
heal_list = list() # 治愈
for item in data:
month, day = item['date'].split('/')
date_list.append(datetime.strptime('2020-%s-%s' % (month, day), '%Y-%m-%d'))
confirm_list.append(int(item['confirm']))
suspect_list.append(int(item['suspect']))
dead_list.append(int(item['dead']))
heal_list.append(int(item['heal']))
return date_list, confirm_list, suspect_list, dead_list, heal_list三、数据展示
数据展示就主要靠matplotlib库了，它的强大目前还未完全展示，后续应该会经常用到。
def plot_daily():
"""绘制每日确诊和死亡数据"""
date_list, confirm_list, suspect_list, dead_list, heal_list = catch_daily() # 获取数据
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']
plt.figure('疫情统计图表', facecolor='#f4f4f4', figsize=(10, 8))
plt.title('疫情曲线', fontsize=20)
plt.plot(date_list, confirm_list, label='确诊')
plt.plot(date_list, suspect_list, label='疑似')
plt.plot(date_list, dead_list, label='死亡')
plt.plot(date_list, heal_list, label='治愈')
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m-%d')) # 格式化时间轴标注
plt.gcf().autofmt_xdate() # 优化标注（自动倾斜）
plt.grid(linestyle=':') # 显示网格
plt.legend(loc='best') # 显示图例
plt.savefig('2020疫情曲线.png') # 保存为文件
plt.show()四、小插曲-matplotlib中文乱码
刚开始的时候，运行本文的代码会出现乱码。如下图所示，这显然是我们不愿意看到的。
通过网上查询资料发现有好多各式各样的解决方案，但Mac环境下有个极好用的办法，那就是加入以下代码：
lt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']就是有了它，才有了我们真正想看到的数据呈现。
就这样告一段落了，特别感谢前面引用的两篇文章，特意粘贴最终的代码，下一步要考虑解决在地图中的展示了。
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import json
import requests
from datetime import datetime
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.figure
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg
from matplotlib.patches import Polygon
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 设置默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像时'-'显示为方块的问题
def catch_daily():
"""抓取每日确诊和死亡数据"""
url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=wuwei_ww_cn_day_counts&callback=&_=%d' % int(time.time() * 1000)
data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
data.sort(key=lambda x: x['date'])
date_list = list() # 日期
confirm_list = list() # 确诊
suspect_list = list() # 疑似
dead_list = list() # 死亡
heal_list = list() # 治愈
for item in data:
month, day = item['date'].split('/')
date_list.append(datetime.strptime('2020-%s-%s' % (month, day), '%Y-%m-%d'))
confirm_list.append(int(item['confirm']))
suspect_list.append(int(item['suspect']))
dead_list.append(int(item['dead']))
heal_list.append(int(item['heal']))
return date_list, confirm_list, suspect_list, dead_list, heal_list
def plot_daily():
"""绘制每日确诊和死亡数据"""
date_list, confirm_list, suspect_list, dead_list, heal_list = catch_daily() # 获取数据
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']
plt.figure('疫情统计图表', facecolor='#f4f4f4', figsize=(10, 8))
plt.title('疫情曲线', fontsize=20)
plt.plot(date_list, confirm_list, label='确诊')
plt.plot(date_list, suspect_list, label='疑似')
plt.plot(date_list, dead_list, label='死亡')
plt.plot(date_list, heal_list, label='治愈')
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m-%d')) # 格式化时间轴标注
plt.gcf().autofmt_xdate() # 优化标注（自动倾斜）
plt.grid(linestyle=':') # 显示网格
plt.legend(loc='best') # 显示图例
plt.savefig('2020疫情曲线.png') # 保存为文件
plt.show()
if __name__ == '__main__':
plot_daily()