绘制2019-nCoV动态疫情地图

初学python，记录一下练习过程。

解题思路：

• 简单爬取每日确诊人数数据，来源：2019-nCov新型肺炎疫情实时数据分析
• 绘制每天的确诊人数分布地图，参考：Python实战：抓肺炎疫情实时数据，画2019-nCoV疫情地图 by 天元浪子
• 用画好的图片制作gif动画，展示疫情动态蔓延过程：matplotlib animated images

1. 数据抓取

• 观察数据
  
• 下载自2020年1月31日至今的每天的疫情数据并存储

  def catchRealTimeData():
      url='http://www.graphvis.cn/graphvis/sari/data/'
      currentDate=datetime.date.today()
      startDate=datetime.date(2020,1,31)
      day=startDate
      ChinaDistributions={}
      while True:
          if day>currentDate:
              break
          else:
              urlstr=url+day.strftime('%Y%m%d')+'.json'
              data=requests.get(url=urlstr)
              data=data.json()
              ChinaDistribution={day.strftime('%Y%m%d'):data['caseList']}
              ChinaDistributions.update(ChinaDistribution)
              day=day+datetime.timedelta(days=1)
  
      filename="ChinaDistributions"+datetime.date.today().strftime('%Y%m%d')+".json"
      with open(filename,"w",encoding='utf-8') as file_obj:
          json.dump(ChinaDistributions,file_obj,ensure_ascii=False)
  

2. 绘制疫情分层设色图

• 绘图的源码只在Python实战：抓肺炎疫情实时数据，画2019-nCoV疫情地图 by 天元浪子的基础上修改了人数分级和颜色的设置；由于数据源不同，也稍微修改了数据格式。代码可以从github下载：
• matplotlib颜色对照表：（原）python中matplotlib的颜色及线条控制
• basemap环境配置：神农尝百草—Windows环境下为Python3.X安装basemap

人数	颜色	代码
>5000		#800000
1000-5000		#A52A2A
100-999		#CD5C5C
50-99		#FFA07A
10-49		#FFDAB9
<10		#ADFF2F

3. 制作动画gif

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import datetime
import matplotlib.image as imgplt

fig = plt.figure()
ims = []
currentDate=datetime.date.today()
startDate=datetime.date(2020,1,31)
day=startDate
while True:
    if day>currentDate:
        break
    else:
        date=day.strftime("%Y年%m月%d日")
        x = imgplt.imread(r"CoVSpreading/pics/"+date+"nCoV疫情地图.png")
        im=plt.imshow(x,animated=True)
        ims.append([im])
        day+=datetime.timedelta(days=1)
ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=200, blit=True,repeat_delay=1000)
ani.save("CoVSpreading/2019nCoVSpreading.gif", writer='imagemagick', fps=30)
plt.show()

4. 结果展示