一.基本介绍：
开发背景：自从2020年新冠疫情发生后，至今为止的相关疫情数据新闻已经是非常的巨大了，我们无时不在在用数据尝试帮助我们解剖全球的疫情状况。由此可见，新冠疫情数据的新闻报道数量与国内疫情发展变化的状态是基本同步的。为此，本项目是对全国及全球的疫情数据进行实时的爬取，可以更清楚、更直观地了解到目前疫情全国及全球的发展趋势。
爬取网站：https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/
功能介绍：爬取实时疫情数据，并做成三个表格以及可视化图片，效果如图：
（ps：本项目由两部分组成，本文章只有生成页面，图形可视化生成柱形图及饼状图由我的另一个队员完成，查看请点击这里：）
二.功能实现：
1.进入网站，打开开发者模式，解析页面并得到三个要爬取的网址：
2.用requests请求相对应页面以得到数据并将三个请求请求封装成函数：
3.观察并解析获取到的json数据并同时将其放入表格之中：
（此处只分享其中一个表，中国各省疫情数据表，其他两个表的过程类似，再封装两个相应函数即可）
（1）创建表格框架
（2）清洗数据并使用循环将清洗好的数据存入Excel
（3）保存表格到指定路径
该部分完整函数如下：
4.书写main函数，运行创建的函数：
运行效果截图：
该部分完整代码如下：
import requests
import xlwings as xw
import json
import time
#爬取网站 https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/
# 中国各省数据
cn_url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d' % int(time.time() * 1000)
# 中国每日
china_url = 'https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/query/inner/publish/modules/list?modules=chinaDayList,chinaDayAddList,nowConfirmStatis,provinceCompare'
# 外国
forei_url = 'https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/automation/modules/list?modules=FAutoCountryConfirmAdd,WomWorld,WomAboard'
# 请求中国各省疫情数据
def get_cn_data(page_cn):
try:
resp = requests.get(page_cn,headers = h)
if resp.status_code == 200:
return json.loads(resp.json()['data'])
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
print('Error', e.args)
# 请求中国每日疫情数据
def get_china_page(page_china):
try:
response = requests.get(page_china,headers = h)
if response.status_code == 200:
return response.json()['data']
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
print('Error', e.args)
#请求国外疫情数据
def get_foreign_page(page_forei):
try:
resp = requests.get(forei_url,headers = h)
if resp.status_code == 200:
return resp.json()['data']
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
print('Error', e.args)
#解析各省数据并生成表格
def table_cn(items_cn):
app = xw.App(visible=True, add_book=False)
wb = app.books.add() # 打开Excel
sht = wb.sheets['Sheet1'] # 建表
sht.range('A1').value = '省份'
sht.range('B1').value = '日期'
sht.range('C1').value = '累计确诊'
sht.range('D1').value = '累计死亡'
sht.range('E1').value = '累计治愈'
sht.range('F1').value = '现有确诊'
sht.range('G1').value = '当日新增确诊'
sht.range('H1').value = '治愈率'
sht.range('I1').value = '死亡率'
for i in range(34):
province_data = []
province_data = items_cn['areaTree'][0]['children']
province_name = province_data[i]['name'] # 省份
sht.range(f'A{i + 2}').value = province_name
province_date =items_cn['lastUpdateTime'].split(' ')[0] # 当前日期
sht.range(f'B{i + 2}').value = province_date
province_confirm = json.dumps(province_data[i]['total']['confirm']) # 累计确诊
sht.range(f'C{i + 2}').value = province_confirm
province_dead = json.dumps(province_data[i]['total']['dead']) # 累计死亡
sht.range(f'D{i + 2}').value = province_dead
province_heal = json.dumps(province_data[i]['total']['heal']) # 累计治愈
sht.range(f'E{i + 2}').value = province_heal
province_nowConfirm = json.dumps(province_data[i]['total']['nowConfirm']) # 现有确诊
sht.range(f'F{i + 2}').value = province_nowConfirm
province_confirm_add = json.dumps(province_data[i]['today']['confirm']) # 当日新增确诊
sht.range(f'G{i + 2}').value = province_confirm_add
healRate = province_data[i]['total']['healRate'] # 治愈率
sht.range(f'H{i + 2}').value = healRate
deadRate = province_data[i]['total']['deadRate'] # 死亡率
sht.range(f'I{i + 2}').value = deadRate
wb.save(f'D:\\A疫情数据\\中国各省疫情数据.xlsx')
wb.close()
print("中国各省疫情数据表已存储至指定路径")
app.quit()
# 解析中国每日疫情数据并做成表格
def table_china_day(items_china):
app = xw.App(visible=True, add_book=False)
wb = app.books.add()
sht = wb.sheets('Sheet1') # 建表
sht.range('A1').value = '日期'
sht.range('B1').value = '当日新增'
sht.range('C1').value = '累计确诊'
sht.range('D1').value = '累计治愈'
sht.range('E1').value = '累计死亡'
for i in range(60):
item_dayadds = items_china['chinaDayAddList']
item_days = items_china['chinaDayList']
item_dayadd = item_dayadds[i]
item_day = item_days[i]
year = item_dayadd['y']
month, day = item_dayadd['date'].split('.')
date = year + '-' + month + '-' + day
sht.range(f'A{i + 2}').value = date
china_confirm_add = item_dayadd['confirm']
sht.range(f'B{i + 2}').value = china_confirm_add
china_confirm = item_day['confirm']
sht.range(f'C{i + 2}').value = china_confirm
china_heal = item_day['heal']
sht.range(f'D{i + 2}').value = china_heal
china_dead = item_day['dead']
sht.range(f'E{i + 2}').value = china_dead
wb.save(f'D:\\A疫情数据\\中国每日疫情数据.xlsx')
wb.close()
print("中国每日疫情数据表已存储至指定路径")
app.quit()
#解析国外疫情数据并生成表格
def parse_forei_page(items_forei):
app = xw.App(visible=True, add_book=False)
wb = app.books.add() # 打开Excel
sht = wb.sheets['Sheet1'] # 建表
sht.range('A1').value = '国家'
sht.range('B1').value = '日期'
sht.range('C1').value = '累计确诊'
sht.range('D1').value = '累计死亡'
sht.range('E1').value = '累计治愈'
sht.range('F1').value = '现有确诊'
sht.range('G1').value = '当日新增确诊'
for i in range(217):
item_forei = []
item_forei = items_forei['WomAboard'][i]
int_country = item_forei['name'] # 国家
sht.range(f'A{i + 2}').value = int_country
forei_confirm = item_forei['confirm'] # 累计确诊人数
sht.range(f'C{i + 2}').value = forei_confirm
forei_dead = item_forei['dead'] # 累计死亡人数
sht.range(f'D{i + 2}').value = forei_dead
forei_heal = item_forei['heal'] # 累计治愈人数
sht.range(f'E{i + 2}').value = forei_heal
forei_nowConfirm = item_forei['nowConfirm'] # 现有确诊人数
sht.range(f'F{i + 2}').value = forei_nowConfirm
forei_confirm_add = item_forei['confirmAdd'] # 新增确诊人数
sht.range(f'G{i + 2}').value = forei_confirm_add
year = item_forei['y'] # 当前年
month, day = item_forei['date'].split('.') # 当前月，日
forei_date = year + '-' + month + '-' + day #日期
sht.range(f'B{i + 2}').value = forei_date
wb.save(f'D:\\A疫情数据\\外国各国疫情数据.xlsx')
wb.close()
print("外国各国疫情数据表已存储至指定路径")
app.quit()
def main():
cn_data = get_cn_data(cn_url)
cn_table = table_cn(cn_data)
china_data = get_china_page(china_url)
day_table = table_china_day(china_data)
forei_data = get_foreign_page(forei_url)
forei_table = parse_forei_page(forei_data)
if __name__ == '__main__':
main()本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
