知识点

  1. 爬虫基本流程
  2. json
  3. requests 爬虫当中 发送网络请求
  4. pandas 表格处理 / 保存数据
  5. pyecharts 可视化

开发环境

  • python 3.8 比较稳定版本 解释器发行版 anaconda jupyter notebook 里面写数据分析代码 专业性
  • pycharm 专业代码编辑器 按照年份与月份划分版本的

爬虫完整代码

导入模块

import requests      # 发送网络请求模块
import json
import pprint # 格式化输出模块
import pandas as pd # 数据分析当中一个非常重要的模块

分析网站

先找到今天要爬取的目标数据

https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/

【爬虫+可视化】Python爬取疫情数据,并做可视化展示_json

找到数据所在url

【爬虫+可视化】Python爬取疫情数据,并做可视化展示_爬虫_02

【爬虫+可视化】Python爬取疫情数据,并做可视化展示_json_03

发送请求

url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&_=1638361138568'
response = requests.get(url, verify=False)

获取数据

json_data = response.json()['data']

解析数据

json_data = json.loads(json_data)
china_data = json_data['areaTree'][0]['children'] # 列表
data_set = []
for i in china_data:
data_dict = {}
# 地区名称
data_dict['province'] = i['name']
# 新增确认
data_dict['nowConfirm'] = i['total']['nowConfirm']
# 死亡人数
data_dict['dead'] = i['total']['dead']
# 治愈人数
data_dict['heal'] = i['total']['heal']
# 死亡率
data_dict['deadRate'] = i['total']['deadRate']
# 治愈率
data_dict['healRate'] = i['total']['healRate']
data_set.append(data_dict)

保存数据

df = pd.DataFrame(data_set)
df.to_csv('data.csv')

【爬虫+可视化】Python爬取疫情数据,并做可视化展示_爬虫_04

数据可视化

导入模块

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Line,Pie,Map,Grid

读取数据

df2 = df.sort_values(by=['nowConfirm'],ascending=False)[:9]
df2

【爬虫+可视化】Python爬取疫情数据,并做可视化展示_python_05

死亡率与治愈率

line = (
Line()
.add_xaxis(list(df['province'].values))
.add_yaxis("治愈率", df['healRate'].values.tolist())
.add_yaxis("死亡率", df['deadRate'].values.tolist())
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="死亡率与治愈率"),

)
)
line.render_notebook()

【爬虫+可视化】Python爬取疫情数据,并做可视化展示_爬虫_06

各地区确诊人数与死亡人数情况

bar = (
Bar()
.add_xaxis(list(df['province'].values)[:6])
.add_yaxis("死亡", df['dead'].values.tolist()[:6])
.add_yaxis("治愈", df['heal'].values.tolist()[:6])
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区确诊人数与死亡人数情况"),
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],
)
)
bar.render_notebook()

【爬虫+可视化】Python爬取疫情数据,并做可视化展示_python_07