目录

• 1.引言
• 2.获取目标网站
• 3.爬取目标网站
• 4.解析爬取内容
• 4.1. 解析全国今日总况
• 4.2. 解析全国各省份疫情情况
• 4.3. 解析江苏各地级市疫情情况
• 5.结果可视化
• 6. 代码
• 7. 参考

1.引言

最近江苏南京、湖南张家界陆续爆发疫情，目前已波及8省22市，全国共有2个高风险地区，52个中风险地区。身在南京，作为兢兢业业的打工人，默默地成为了“苏打绿”。为了关注疫情状况，今天我们用python来爬一爬疫情的实时数据。

2.获取目标网站

为了使用python来获取疫情数据，我们需要找一个疫情实时追踪数据发布网站，国内比较有名的是腾讯新闻、网易新闻等，这些网站疫情内容都大同小异，主要包括国内疫情、海外疫情，每日新增确诊趋势，疫苗接种情况等，这里我们选用腾讯新闻疫情发布页来进行数据爬取分析。

网站分析：

• 使用chrome浏览器 打开疫情发布页网址 ，如上图所示
• 我们按F12 进入开发者模式，按 ctrl+R 刷新页面
• 在Network下找到 getOnsInfo?name=disease_h5列，获得爬取目标网址

3.爬取目标网站

我们写爬虫爬取网站数据，需要安装request库，安装命令如下：

pip3 install requests

只需要三行代码就可以获取该网页内容，代码如下：

url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'
req = requests.get(url=url)
content = json.loads(req.text)

打印爬去结果如下：

4.解析爬取内容

上述网站内容我们虽然爬取成功，接下来我们需要对爬取的结果进行解析，从中找出我们感兴趣的部分。

4.1. 解析全国今日总况

相应的解析代码如下：

def get_all_china(content):
    tmp_data = content["data"]
    area_data = json.loads(tmp_data)["areaTree"]
    country = area_data[0]
    country_list = []
    name = country["name"]
    today_confirm = country["today"]["confirm"]
    now_confirm = country["total"]["nowConfirm"]
    total_confirm = country["total"]["confirm"]
    total_heal = country["total"]["heal"]
    country_list.append([name, today_confirm, now_confirm, total_confirm, total_heal])
    return country_list

打印结果如下：

输出太丑了，这里使用PrettyTable库对输出进行美化，代码如下：

def format_list_prettytable(title,province_list):
    table = PrettyTable(title)
    for province in province_list:
        table.add_row(province)
    table.border = True
    return table

结果如下：

4.2. 解析全国各省份疫情情况

依次类推，可解析全国各省市疫情情况，代码如下：

def get_all_province(content):
    tmp_data = content["data"]
    area_data = json.loads(tmp_data)["areaTree"]
    data = area_data[0]['children']

    province_list = []
    for province in data:
        name = province["name"]
        today_confirm = province["today"]["confirm"]
        now_confirm = province["total"]["nowConfirm"]
        total_confirm = province["total"]["confirm"]
        total_heal = province["total"]["heal"]
        province_list.append([name, today_confirm, now_confirm, total_confirm, total_heal])
    return province_list

结果如下：

4.3. 解析江苏各地级市疫情情况

最后，我们获取江苏省各地级市的疫情数据,代码如下：

def parse_jiangsu_province(content,key_province):
    tmp_data = content["data"]
    area_data = json.loads(tmp_data)["areaTree"]
    data = area_data[0]['children']

    city_list = []
    for province in data:
        name = province["name"]
        if name == key_province:
            children_list = province["children"]
            for children in children_list:
                city = children["name"]
                today_new = children["today"]["confirm"]
                now_confirm = children["total"]["nowConfirm"]
                total_confirm = children["total"]["confirm"]
                total_heal = children["total"]["heal"]
                city_list.append([city, today_new, now_confirm, total_confirm, total_heal])
    return city_list

结果如下：

5.结果可视化

使用matplotlib对上述爬去的江苏各地级市疫情分布可视化，得到结果如下：

今日新增可视化结果如下：

现有确诊可视化结果如下：

从上述图表可以看出，今日疫情已扩散至扬州，扬州今日新增感染人数最多，需引起重视。

6. 代码

完整代码

https://github.com/sgzqc/wechat/tree/main/20210731

7. 参考

链接一

到此这篇关于Python获取江苏疫情实时数据及爬虫分析的文章就介绍到这了,更多相关Python江苏疫情内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc！

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