【Python实战】全球疫情数据采集, 并做可视化展示
前言
大家早好、午好、晚好吖~
知识点:
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爬虫基本流程
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requests 发送请求
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re 正则表达式
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json 结构化数据解析
开发环境:
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python 3.8: 解释器
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pycharm: 代码编辑器
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requests 发送请求
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pyecharts 绘制图表
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pandas 读取数据
实现代码:
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发送请求 (通过代码方式 访问网站)
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获取数据 (数据内容 获取下来)
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解析数据 (去掉不需要的内容 留下需要的数据)
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保存数据
可视化:
数据分析里面的内容
代码
导入模块
import requests # 发送请求的模块 第三方的
import csv # 内置模块
1. 发送请求
response = requests.get(url)
2. 获取数据
# .text: 当你遇到类似于网页源代码的时候
# .json(): 当我们遇到的数据 为 {}/[] 包裹起来的数据的时候
# .content: 当你现在访问的网页链接 为 图片/视频/音频 二进制数据 010101
json_data = response.json()
3. 解析数据
WomAboard = json_data['data']['WomAboard']
for i in range(0, len(WomAboard)):
name = WomAboard[i]['name']
confirmAdd = WomAboard[i]['confirmAdd']
confirm = WomAboard[i]['confirm']
heal = WomAboard[i]['heal']
dead = WomAboard[i]['dead']
print(name, confirmAdd, confirm, heal, dead)
csv_writer.writerow([name, confirmAdd, confirm, heal, dead])
可视化
源码、解答、教程加Q君羊：261823976 点击蓝字加入【python学习裙】
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
# pyecharts: Map地图 默认 英文版本
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},
]
# 1. 读取数据
df = pd.read_csv('疫情数据.csv')
name = df['name'].values.tolist()
confirm = df['confirm'].values.tolist()
confirmAdd = df['confirmAdd'].values.tolist()
heal = df['heal'].values.tolist()
world_map = (
Map()
.add('累计确诊', [list(i) for i in zip(name, confirm)], 'world', is_map_symbol_show=False, name_map=name_map)
.add('新增确诊', [list(i) for i in zip(name, confirmAdd)], 'world', is_map_symbol_show=False, name_map=name_map)
.add('治愈人数', [list(i) for i in zip(name, heal)], 'world', is_map_symbol_show=False, name_map=name_map)
.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('world_map.html')
尾语
好了，我的这篇文章写到这里就结束啦！
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