【Python项目实战毕设必备】零基础带你采集全球疫情 并作可视化分析（含视频教程）
开发环境
- python 3.8: 解释器
- pycharm: 代码编辑器
- requests 发送请求
- pyecharts 绘制图表
- pandas读取数据
爬虫案例思路流程:
一. 数据来源分析:
确定需求, 采集那个网站上面什么数据
抓包分析, 通过开发者工具进行抓包分析
<浏览器自带工具>开发者工具
F12 刷新网页 清空数据, 点击选择
找相关数据包 --> 请求url 请求方式 得到数据是什么样
二. 代码实现步骤过程:
- 发送请求, 对于刚刚分析得到url地址发送请求
- 获取数据, 获取服务器返回响应数据 --> 开发者工具 response
- 解析数据,提取我们想要数据内容
- 保存数据
获取疫情数据代码
导入所需模块
import requests # 第三方 安装
import csv
获取数据
url = 'https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/automation/modules/list?modules=FAutoCountryConfirmAdd,WomWorld,WomAboard'
response = requests.post(url)
json_data = response.json()
解析数据
python学习交流Q群：770699889 ###
WomAboard = json_data['data']['WomAboard']
for wom in WomAboard:
name = wom['name'] # 国家名称
confirm = wom['confirm'] # 确诊人数
confirmAdd = wom['confirmAdd'] # 新增人数
dead = wom['dead'] # 死亡人数
heal = wom['heal'] # 治愈人数
nowConfirm = wom['nowConfirm'] # 现有确诊
print(name, confirm, confirmAdd, dead, heal, nowConfirm)
保存数据
f = open('疫情数据1.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
# 初始化 使用 csv去写入数据
csv_writer = csv.writer(f)
# 写入表头
csv_writer.writerow(['name', 'confirm', 'confirmAdd', 'dead', 'heal', 'nowConfirm'])
因为国内和国外的数据是分开的，所以还要获取国内的数据
python学习交流Q群：770699889 ###
import requests
import csv
f = open('疫情数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.writer(f)
url = 'https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/query/inner/publish/modules/list?modules=localCityNCOVDataList,diseaseh5Shelf'
json_data = requests.post(url).json()
chinaTotal = json_data['data']['diseaseh5Shelf']['chinaTotal']
confirm = chinaTotal['confirm']
confirmAdd = chinaTotal['confirmAdd']
dead = chinaTotal['dead']
heal = chinaTotal['heal']
nowConfirm = chinaTotal['nowConfirm']
name = "国内"
print(name, confirm, confirmAdd, dead, heal, nowConfirm)
csv_writer.writerow([name, confirm, confirmAdd, dead, heal, nowConfirm])
可视化疫情数据
导入模块
import pandas as pd # 做表格操作的模块
from pyecharts.charts import Map # 绘图的模块
from pyecharts import options as opts
读取数据
name_map = {
'Singapore Rep.': '新加坡',
'Dominican Rep.': '多米尼加',
'Palestine': '巴勒斯坦',
'Bahamas': '巴哈马',
'Timor-Leste': '东帝汶',
'Afghanistan': '阿富汗',
'Guinea-Bissau': '几内亚比绍',
"Côte d'Ivoire": '科特迪瓦',
'Siachen Glacier': '锡亚琴冰川',
"Br. Indian Ocean Ter.": '英属印度洋领土',
'Angola': '安哥拉',
'Albania': '阿尔巴尼亚',
'United Arab Emirates': '阿联酋',
'Argentina': '阿根廷',
'Armenia': '亚美尼亚',
'French Southern and Antarctic Lands': '法属南半球和南极领地',
'Australia': '澳大利亚',
'Austria': '奥地利',
'Azerbaijan': '阿塞拜疆',
'Burundi': '布隆迪',
'Belgium': '比利时',
'Benin': '贝宁',
'Burkina Faso': '布基纳法索',
'Bangladesh': '孟加拉国',
'Bulgaria': '保加利亚',
'The Bahamas': '巴哈马',
'Bosnia and Herz.': '波斯尼亚和黑塞哥维那',
'Belarus': '白俄罗斯',
'Belize': '伯利兹',
'Bermuda': '百慕大',
'Bolivia': '玻利维亚',
'Brazil': '巴西',
'Brunei': '文莱',
'Bhutan': '不丹',
'Botswana': '博茨瓦纳',
'Central African Rep.': '中非共和国',
'Canada': '加拿大',
'Switzerland': '瑞士',
'Chile': '智利',
'China': '中国',
'Ivory Coast': '象牙海岸',
'Cameroon': '喀麦隆',
'Dem. Rep. Congo': '刚果（金）',
'Congo': '刚果（布）',
'Colombia': '哥伦比亚',
'Costa Rica': '哥斯达黎加',
'Cuba': '古巴',
'N. Cyprus': '北塞浦路斯',
'Cyprus': '塞浦路斯',
'Czech Rep.': '捷克',
'Germany': '德国',
'Djibouti': '吉布提',
'Denmark': '丹麦',
'Algeria': '阿尔及利亚',
'Ecuador': '厄瓜多尔',
'Egypt': '埃及',
'Eritrea': '厄立特里亚',
'Spain': '西班牙',
'Estonia': '爱沙尼亚',
'Ethiopia': '埃塞俄比亚',
'Finland': '芬兰',
'Fiji': '斐',
'Falkland Islands': '福克兰群岛',
'France': '法国',
'Gabon': '加蓬',
'United Kingdom': '英国',
'Georgia': '格鲁吉亚',
'Ghana': '加纳',
'Guinea': '几内亚',
'Gambia': '冈比亚',
'Guinea Bissau': '几内亚比绍',
'Eq. Guinea': '赤道几内亚',
'Greece': '希腊',
'Greenland': '格陵兰',
'Guatemala': '危地马拉',
'French Guiana': '法属圭亚那',
'Guyana': '圭亚那',
'Honduras': '洪都拉斯',
'Croatia': '克罗地亚',
'Haiti': '海地',
'Hungary': '匈牙利',
'Indonesia': '印度尼西亚',
'India': '印度',
'Ireland': '爱尔兰',
'Iran': '伊朗',
'Iraq': '伊拉克',
'Iceland': '冰岛',
'Israel': '以色列',
'Italy': '意大利',
'Jamaica': '牙买加',
'Jordan': '约旦',
'Japan': '日本',
'Kazakhstan': '哈萨克斯坦',
'Kenya': '肯尼亚',
'Kyrgyzstan': '吉尔吉斯斯坦',
'Cambodia': '柬埔寨',
'Korea': '韩国',
'Kosovo': '科索沃',
'Kuwait': '科威特',
'Lao PDR': '老挝',
'Lebanon': '黎巴嫩',
'Liberia': '利比里亚',
'Libya': '利比亚',
'Sri Lanka': '斯里兰卡',
'Lesotho': '莱索托',
'Lithuania': '立陶宛',
'Luxembourg': '卢森堡',
'Latvia': '拉脱维亚',
'Morocco': '摩洛哥',
'Moldova': '摩尔多瓦',
'Madagascar': '马达加斯加',
'Mexico': '墨西哥',
'Macedonia': '马其顿',
'Mali': '马里',
'Myanmar': '缅甸',
'Montenegro': '黑山',
'Mongolia': '蒙古',
'Mozambique': '莫桑比克',
'Mauritania': '毛里塔尼亚',
'Malawi': '马拉维',
'Malaysia': '马来西亚',
'Namibia': '纳米比亚',
'New Caledonia': '新喀里多尼亚',
'Niger': '尼日尔',
'Nigeria': '尼日利亚',
'Nicaragua': '尼加拉瓜',
'Netherlands': '荷兰',
'Norway': '挪威',
'Nepal': '尼泊尔',
'New Zealand': '新西兰',
'Oman': '阿曼',
'Pakistan': '巴基斯坦',
'Panama': '巴拿马',
'Peru': '秘鲁',
'Philippines': '菲律宾',
'Papua New Guinea': '巴布亚新几内亚',
'Poland': '波兰',
'Puerto Rico': '波多黎各',
'Dem. Rep. Korea': '朝鲜',
'Portugal': '葡萄牙',
'Paraguay': '巴拉圭',
'Qatar': '卡塔尔',
'Romania': '罗马尼亚',
'Russia': '俄罗斯',
'Rwanda': '卢旺达',
'W. Sahara': '西撒哈拉',
'Saudi Arabia': '沙特阿拉伯',
'Sudan': '苏丹',
'S. Sudan': '南苏丹',
'Senegal': '塞内加尔',
'Solomon Is.': '所罗门群岛',
'Sierra Leone': '塞拉利昂',
'El Salvador': '萨尔瓦多',
'Somaliland': '索马里兰',
'Somalia': '索马里',
'Serbia': '塞尔维亚',
'Suriname': '苏里南',
'Slovakia': '斯洛伐克',
'Slovenia': '斯洛文尼亚',
'Sweden': '瑞典',
'Swaziland': '斯威士兰',
'Syria': '叙利亚',
'Chad': '乍得',
'Togo': '多哥',
'Thailand': '泰国',
'Tajikistan': '塔吉克斯坦',
'Turkmenistan': '土库曼斯坦',
'East Timor': '东帝汶',
'Trinidad and Tobago': '特里尼达和多巴哥',
'Tunisia': '突尼斯',
'Turkey': '土耳其',
'Tanzania': '坦桑尼亚',
'Uganda': '乌干达',
'Ukraine': '乌克兰',
'Uruguay': '乌拉圭',
'United States': '美国',
'Uzbekistan': '乌兹别克斯坦',
'Venezuela': '委内瑞拉',
'Vietnam': '越南',
'Vanuatu': '瓦努阿图',
'West Bank': '西岸',
'Yemen': '也门',
'South Africa': '南非',
'Zambia': '赞比亚',
'Zimbabwe': '津巴布韦',
'Comoros': '科摩罗'
}
df = pd.read_csv('疫情数据.csv')
name_list = df['name'].values.tolist()
confirm_list = df['confirm'].values.tolist()
nowConfirm_list = df['nowConfirm'].values.tolist()
# pyechars 添加地理位置信息 只能用英文
源码.资料.素材. 【点击领取】
全球数据可视化
world_map = (
Map()
.add('累计确诊', [list(i) for i in zip(name_list, confirm_list)], 'world', is_map_symbol_show=False, name_map=name_map)
.add('现有确诊', [list(i) for i in zip(name_list, nowConfirm_list)], 'world', is_map_symbol_show=False, name_map=name_map)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1000000, is_piecewise=True, pieces=pieces)
)
)
world_map.render('1.html')
视频教程
还有不会的可以来这里 点击
【Python项目实战】零基础带你采集全球疫情 并作可视化分析
好啦，今天的分享到这里就结束了 ~
对文章有问题的，或者有其他关于python的问题，可以在评论区留言或者私信我哦
觉得我分享的文章不错的话，可以关注一下我，或者给文章点赞(/≧▽≦)/
给你们表演一个奥特曼跳舞 ~
