Python疫情监控（爬虫+可视化）

一、项目简介

该项目参考B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV177411j7qJ

基于Python+Flask+Echarts打造一个疫情监控系统，涉及到的技术：

• Python爬虫
• 使用Python与Mysql数据库交互
• 使用Flask构建Web项目
• 基于Echarts数据可视化展示

项目架构

数据获取（爬虫）>>数据持久化（MySQL）>>flask搭建Web后台>>数据可视化（html5+Echarts）

项目环境

• Python3
• MySQL
• PyCharm（Python IDE）

二、项目过程

1、爬虫概述

爬虫，就是给网站发起请求，并从响应中提取需要的数据

1、发起请求，获取响应

• 通过http库，对目标站点进行请求。等同于自己打开浏览器输入网址
• 常用库：urllib、requests
• 服务器会返回请求的内容一般为：HTML、文档、JSON字符串等

2、解析内容

• 寻找自己需要的信息，也就是利用正则表达式或者其他库提取目标信息
• 常用库：re、beautifulsoup4

3、保存数据

• 将解析到的数据持久化到数据库中

爬取疫情数据

可以到各大平台爬取最终数据，https://news.qq.com//zt2020/page/feiyan.htm

import pymysql
import time 
import json
import traceback  #追踪异常
import requests
def get_tencent_data(): 
    """
    :return: 返回历史数据和当日详细数据
    """
    url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'
    #腾讯的后台有改动，history表中需要的数据获取不到了，因为换了地方，要到另一个网址去找
    url_his='https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_other'
    #最基本的反爬虫
    headers = {
     
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.88 Safari/537.36',
    }
    r = requests.get(url, headers)	#使用requests请求
    res = json.loads(r.text)  # json字符串转字典
    data_all = json.loads(res['data'])
    
    #再加上history的配套东西
    r_his=requests.get(url_his,headers)
    res_his=json.loads(r_his.text)
    data_his=json.loads(res_his['data'])
 
    history = {
     }  # 历史数据
    for i in data_his["chinaDayList"]:
        ds = "2020." + i["date"]
        tup = time.strptime(ds, "%Y.%m.%d")
        ds = time.strftime("%Y-%m-%d", tup)  # 改变时间格式,不然插入数据库会报错，数据库是datetime类型
        confirm = i["confirm"]
        suspect = i["suspect"]
        heal = i["heal"]
        dead = i["dead"]
        history[ds] = {
     "confirm": confirm, "suspect": suspect, "heal": heal, "dead": dead}
    for i in data_his["chinaDayAddList"]:
        ds = "2020." + i["date"]
        tup = time.strptime(ds, "%Y.%m.%d")
        ds = time.strftime("%Y-%m-%d", tup)
        confirm = i["confirm"]
        suspect = i["suspect"]
        heal = i["heal"]
        dead = i["dead"]
        history[ds].update({
     "confirm_add": confirm, "suspect_add": suspect, "heal_add": heal, "dead_add": dead})
        
    details = []  # 当日详细数据
    update_time = data_all["lastUpdateTime"]
    data_country = data_all["areaTree"]  # list 25个国家
    data_province = data_country[0]["children"]  # 中国各省
    for pro_infos in data_province:
        province = pro_infos["name"]  # 省名
        for city_infos in pro_infos["children"]:
            city = city_infos["name"]
            confirm = city_infos["total"]["confirm"]
            confirm_add = city_infos["today"]["confirm"]
            heal = city_infos["total"]["heal"]
            dead = city_infos["total"]["dead"]
            details.append([update_time, province, city, confirm, confirm_add, heal, dead])
    return history, details

2、数据存储

创建数据库cov，然后建两张表

• history表存储每日的总数据

CREATE TABLE history (
ds datetime NOT NULL COMMENT ‘日期’,
confirm int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘累计确诊’,
confirm_add int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘当日新增确诊’,
suspect int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘剩余疑似’,
suspect_add int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘当日新增疑似’,
heal int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘累计治愈’,
heal_add int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘当日新增治愈’,
dead int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘累计死亡’,
dead_add int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘当日新增死亡’,
PRIMARY KEY (ds) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

• details表存储每日的详细数据

CREATE TABLE details (
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
update_time datetime DEFAULT NULL COMMENT ‘数据最后更新时间’,
province varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT ‘省’,
city varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT ‘市’,
confirm int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘累计确诊’,
confirm_add int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘新增确诊’,
heal int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘累计治愈’,
dead int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘累计死亡’,
PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

存储操作

def get_conn():
    """
    :return: 连接，游标
    """
    # 创建连接
    conn = pymysql.connect(host="localhost",
                           user="root",
                           password="123456",
                           db="cov",
                           charset="utf8")
    # 创建游标
    cursor = conn.cursor()  # 执行完毕返回的结果集默认以元组显示
    return conn, cursor
    
def close_conn(conn, cursor):
    if cursor:
        cursor.close()
    if conn:
        conn.close()

def update_details():
    """
    更新 details 表
    :return:
    """
    cursor = None
    conn = None
    try:
        li = get_tencent_data()[1]  #  0 是历史数据字典,1 最新详细数据列表
        conn, cursor = get_conn()
        sql = "insert into details(update_time,province,city,confirm,confirm_add,heal,dead) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
        sql_query = 'select %s=(select update_time from details order by id desc limit 1)' #对比当前最大时间戳
        cursor.execute(sql_query,li[0][0])
        if not cursor.fetchone()[0]:
            print(f"{time.asctime()}开始更新最新数据")
            for item in li:
                cursor.execute(sql, item)
            conn.commit()  # 提交事务 update delete insert操作
            print(f"{time.asctime()}更新最新数据完毕")
        else:
            print(f"{time.asctime()}已是最新数据！")
    except:
        traceback.print_exc()
    finally:
        close_conn(conn, cursor)

def insert_history():
    """
        插入历史数据
    :return:
    """
    cursor = None
    conn = None
    try:
        dic = get_tencent_data()[0]  # 0 是历史数据字典,1 最新详细数据列表
        print(f"{time.asctime()}开始插入历史数据")
        conn, cursor = get_conn()
        sql = "insert into history values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
        for k, v in dic.items():
            # item 格式 {'2020-01-13': {'confirm': 41, 'suspect': 0, 'heal': 0, 'dead': 1}
            cursor.execute(sql, [k, v.get("confirm"), v.get("confirm_add"), v.get("suspect"),
                                 v.get("suspect_add"), v.get("heal"), v.get("heal_add"),
                                 v.get("dead"), v.get("dead_add")])
        conn.commit()  # 提交事务 update delete insert操作
        print(f"{time.asctime()}插入历史数据完毕")
    except:
        traceback.print_exc()
    finally:
        close_conn(conn, cursor)

def update_history():
    """
    更新历史数据
    :return:
    """
    cursor = None
    conn = None
    try:
        dic = get_tencent_data()[0]  #  0 是历史数据字典,1 最新详细数据列表
        print(f"{time.asctime()}开始更新历史数据")
        conn, cursor = get_conn()
        sql = "insert into history values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
        sql_query = "select confirm from history where ds=%s"
        for k, v in dic.items():
            # item 格式 {'2020-01-13': {'confirm': 41, 'suspect': 0, 'heal': 0, 'dead': 1}
            if not cursor.execute(sql_query, k):
                cursor.execute(sql, [k, v.get("confirm"), v.get("confirm_add"), v.get("suspect"),
                                     v.get("suspect_add"), v.get("heal"), v.get("heal_add"),
                                     v.get("dead"), v.get("dead_add")])
        conn.commit()  # 提交事务 update delete insert操作
        print(f"{time.asctime()}历史数据更新完毕")
    except:
        traceback.print_exc()
    finally:
        close_conn(conn, cursor)

insert_history()
update_details()

3、Web页面

Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。

安装：pip install flask

使用Ajax局部刷新页面

• 通过Ajax向服务器发送请求，接收服务器返回的json数据，然后使用JavaScript修改网页来实现页面局部数据更新
• 使用jquery框架可以方便的编写ajax代码，需要jquery.js文件，到网上下载即可

基本格式：

$.ajax({
     
    type:"post",	#请求类型
    url:"/目标路由",		#请求地址
    data:{
     "k1":"v1","k2":"v2"},		#数据
    datatype:"json",	#返回的数据类型
    success:function(datas) {
     
        #请求成功的回调函数，datas是返回的数据
    },
    error:function() {
     
    #请求失败时执行
}
})

可视化大屏模板制作

echarts快速入门

ECharts，缩写来自 Enterprise Charts，商业级数据图表，是百度的一个开源的数据可视 化工具，提供了丰富的图表库，能够在 PC 端和移动设备上流畅运行

官网网站：https://echarts.apache.org/zh/index.html

echarts绘制图表

关键数字（中上）

def get_c1_data():
    """
    :return: 返回大屏div id=c1 的数据
    """
    # 因为会更新多次数据，取时间戳最新的那组数据
    sql = "select sum(confirm)," \
          "(select suspect from history order by ds desc limit 1)," \
          "sum(heal)," \
          "sum(dead) " \
          "from details " \
          "where update_time=(select update_time from details order by update_time desc limit 1) "
    res = query(sql)
    res_list = [str(i) for i in res[0]]
    res_tuple=tuple(res_list)
    return res_tuple

中国疫情地图实现（中下）

1、复制中国地图option，导入china.js

2、获取数据

def get_c2_data():
    """
    :return:  返回各省数据
    """
    # 因为会更新多次数据，取时间戳最新的那组数据
    sql = "select province,sum(confirm) from details " \
          "where update_time=(select update_time from details " \
          "order by update_time desc limit 1) " \
          "group by province"
    res = query(sql)
    return res

全国累计趋势（左上）

1、复制折线图option

2、获取数据

def get_l1_data():
	"""
	:return:返回每天历史累计数据
	"""
    sql = "select ds,confirm,suspect,heal,dead from history"
    res = query(sql)
    return res

全国新增趋势（左下）

1、复制折线图option

2、获取数据

def get_l2_data():
    """
    :return:返回每天新增确诊和疑似数据
    """
    sql = "select ds,confirm_add,suspect_add from history"
    res = query(sql)
    return res

非湖北地区TOP5（右上）

1、复制柱状图option

2、获取数据

def get_r1_data():
    """
    :return:  返回非湖北地区城市确诊人数前5名
    """
    sql = 'SELECT city,confirm FROM ' \
          '(select city,confirm from details  ' \
          'where update_time=(select update_time from details order by update_time desc limit 1) ' \
          'and province not in ("湖北","北京","上海","天津","重庆") ' \
          'union all ' \
          'select province as city,sum(confirm) as confirm from details  ' \
          'where update_time=(select update_time from details order by update_time desc limit 1) ' \
          'and province in ("北京","上海","天津","重庆") group by province) as a ' \
          'ORDER BY confirm DESC LIMIT 5'
    res = query(sql)
    return res

疫情热搜（右下）

1、复制词云图option，导入wordcloud.js，还要pip install jieba

2、获取数据

def get_r2_data():
    """
    :return:  返回最近的20条热搜
    """
    sql = 'select content from hotsearch order by id desc limit 20'
    res = query(sql)  # 格式 (('民警抗疫一线奋战16天牺牲1037364',), ('四川再派两批医疗队1537382',)
    return res