Python采集全球疫情数据并做可视化分析
嗨嗨，大家好~
今天真的是刚睡醒就知道RNG八人确诊，这年头出国打个比赛都这么不容易，希望早日康复~
唉，今天就教你们
如何用Python采集全球疫情数据，并做可视化分析
知识点:
- 爬虫基本流程
- requests 发送请求
- re 正则表达式
- json 结构化数据解析
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
基本原理:
模拟成 浏览器/客户端 向 服务器 发送请求的过程
思路:
找到数据来源
- 静态的数据: 你在右键点击查看网页源代码 能够找到的数据
- 动态的数据: 你在右键点击查看网页源代码 找不到的数据
实现爬虫代码的流程:
- 发送请求 (通过 代码的方式访问上方的数据来源/访问网站)
- 获取数据
- 解析数据
- 保存数据
采集代码
import requests # 发送请求
import csv # 内置模块 不需要你安装的
mode=‘a’: 追加写入
encoding=‘utf-8’: 编码方式 / gbk
newline=‘’: 数据空行
f = open('疫情数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.writer(f)
csv_writer.writerow(['name', 'confirm', 'confirmAdd', 'dead', 'heal', 'nowConfirm'])
headers 伪装 公开数据
url = 'https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/automation/modules/list?modules=FAutoCountryConfirmAdd,WomWorld,WomAboard'
- 发送请求
response = requests.post(url)
- 获取数据
.text: 直接获取文本内容
.json(): 字典 键值对的方式把数据取出来
.content: 获取二进制内容, 视频 / 音频 / 图片
json_data = response.json()
- 解析数据
结构非常的标准
结构化的数据 json数据 直接通过字典键值对的方式取值 [‘data’] [‘WomAboard’]
非结构化数据 网页源代码 css/xpath/re
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WomAboard = json_data['data']['WomAboard']
# 0, 224
for i in range(0, 225):
name = WomAboard[i]['name']
confirm = WomAboard[i]['confirm']
confirmAdd = WomAboard[i]['confirmAdd']
dead = WomAboard[i]['dead']
heal = WomAboard[i]['heal']
nowConfirm = WomAboard[i]['nowConfirm']
print(name, confirm, confirmAdd, dead, heal, nowConfirm)
- 保存数据
csv_writer.writerow([name, confirm, confirmAdd, dead, heal, nowConfirm])
f.close()
可视化代码
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
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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'
}
pieces = [
{"min": 1000000},
{"min": 100000, "max": 999999},
{"min": 10000, "max": 99999},
{"min": 1000, "max": 9999},
{"min": 100, "max": 999},
{"min": 0, "max": 99},
]
df = pd.read_csv('疫情数据.csv')
# 转成列表
name = df['name']
confirm = df['confirm']
dead = df['dead']
world_map = (
Map()
.add('累计确诊', [list(i) for i in zip(name, confirm)], 'world', name_map=name_map, is_map_symbol_show=False)
.add('死亡人数', [list(i) for i in zip(name, dead)], 'world', name_map=name_map, is_map_symbol_show=False)
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='世界疫情情况'),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1000000, is_piecewise=True, pieces=pieces)
)
)
world_map.render('1.html')
文章看不懂，我专门录了对应的视频讲解，本文只是大致展示，完整代码和视频教程点击本行字即可
好啦，今天的分享到这里就结束了 ~
如果需要视频学习的可以在b站搜索 ：Python小圆
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