摘要:

     受2019-nCoV的影响，一场没有硝烟的疫情防御阻击战已经打响。在全国人民众志成城的努力下，疫情情况在逐步趋于稳定，但我们仍然不能掉以轻心。

    疫情没开始爆发的时候，我就每天关注疫情情况，特别是全国疫情地图。之后，就一直想着拿到数据自己做一个，但是没有坚持做这个事，前几天用Python爬了一下成绩查询网站，顺着下去，把这个需求给做出来。

  话不多说，先上图吧:

<figcaption> 中国疫情地图 </figcaption>

<figcaption> 各省详细情况 </figcaption>

<figcaption> 湖北省各市疫情数据分布情况 </figcaption>

    嫌动图不过瘾的话，图表均上传服务器，可在线预览:

   ①:中国疫情地图  地址:  中国疫情地图

   ②:中国各省疫情数据展示  地址: 各省疫情数据展示

   ③:中国各省(直辖市、自治区)各市(区)数据展示 湖北省各市数据展示: 湖北省各市数据展示

           其余各省直接访问:(http://39.96.52.136:8088/中国各省情况/xx省各市(区)情况.html)【直辖市、自治区为全称】

数据来源分析:

      数据来源于 丁香医生：https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia 

      丁香医生数据见下图:

     看到这，可能会想，这数据应该直接放tr，td或者ul，li里的啊，直那接发送请求，获取页面DOM中的文本就行了

     最开始我也这样想的，看完网页源代码之后，才发现并不是-_-||

     实际上，中国各省数据都存储在id为getAreaStat的script标签中，然后动态渲染到view上。

    所以我们要做的就是抓取id为getAreaStat的script标签中的文本内容

数据整理：

很容易看出，script标签中的数据是以json形式存储的，我们把json串进行验证、格式化，整理好里面的数据。 

左边密密麻麻的数据经过格式化之后，就很直观看到json串内部的存储情况，大致如下:整个json串中，每个省是一个dict，每个省里面的cities是一个子list存储该省各市数据。 

代码部分

    代码中要使用的第三方库如下:

•  requests 发送http请求，处理url资源
•  pyquery  提取页面dom中数据 (或者:Beautiful Soup4)
•  pandas  将数据生成csv表格
•  pyecharts 绘制图表

一、抓取全国各省疫情信息，生成csv文件   基础  

 1.代码分析:

 2.源码:

import  requests
from  pyquery import PyQuery as pq
import json
import pandas as pd
import time

url="https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia"
response=requests.get(url)
if response.status_code==200:
    response.encoding="utf-8"
    dom=pq(response.content)
    data=dom("script#getAreaStat").text().split(" = ")[1].split("}catch")[0]
    jsonobj=json.loads(data) #json对象
    print("数据抓取成功...")
province_data=[]
for item in jsonobj:
    dic={}
    dic["省全称"]=item["provinceName"]
    dic["省简称"]=item["provinceShortName"]
    dic["现存确诊人数"]=item["currentConfirmedCount"]
    dic["累计确诊人数"]=item["confirmedCount"]
    dic["疑似人数"]=item["suspectedCount"]
    dic["治愈人数"]=item["curedCount"]
    dic["死亡人数"]=item["deadCount"]
    province_data.append(dic)
if(province_data.__len__()>0):
    print("写入数据...")
    try:
        df=pd.DataFrame(province_data)
        time_format=time.strftime("%Y-%m-%d_%H_%M_%S", time.localtime())
        df.to_csv(time_format+"全国各省疫情数据.csv",encoding="gbk",index=False)
        print("写入成功...")
    except:
        print("写入失败....")

 3.运行效果:

二、利用pyecharts绘制中国疫情地图  进阶

说到绘制表格，最先想到的就是Apache开源的echarts框架，效果好、功能强大。因为对Matplotlib库不熟悉，本想拿到数据后，用echarts框架前端自己画一个，然后了解到有专门的pyecharts，所以很nice！

建议不了解echarts或者是pyecharts的同学，一定要先阅读官方API，了解基本图表类型和各种参数，要不写起来一段链式操作里面各种各样的参数，会有点懵o((⊙﹏⊙))o！

1.代码分析:

2.源码:

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
import  requests
from  pyquery import PyQuery as pq
import json
import time

def map_visualmap() -> Map:
    c = (
        Map(init_opts=opts.InitOpts(page_title="中国疫情地图"))
        .add("现存确诊人数",data_pair=current_data_dic.items(),maptype="china")
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="中国疫情地图",subtitle="数据更新于"+time_format),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(pieces=[
                {"value":0,"label":"无","color":"#9AFF9A"},
                {"min": 1, "max": 9, "label": "1~9","color":"#FFCCCC"},
                {"min": 10, "max": 99, "label": "10~99","color":"#DB5A6B"},
                {"min": 100, "max": 499, "label": "100~499","color":"#FF6666"},
                {"min": 500, "max": 999, "label": "500~999","color":"#CC2929"},
                {"min": 1000, "max": 9999, "label": "1000~9999","color":"#8C0D0D"},
                {"min": 10000, "label": ">10000","color":"#9d2933"}

            ], is_piecewise=True),
        )
    )
    return c
if __name__ == '__main__':
    url = "https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        response.encoding = "utf-8"
        dom = pq(response.content)
        data = dom("script#getAreaStat").text().split(" = ")[1].split("}catch")[0]
        jsonobj = json.loads(data)  # json对象
        print("数据抓取成功...")
    current_data_dic = {}
    time_format = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
    for item in jsonobj:
        current_data_dic[item["provinceShortName"]] = item["currentConfirmedCount"]
    print(current_data_dic)
    map_visualmap().render("疫情地图.html")

3.运行效果:

三、 抓取全国各省市区疫情数据并进行数据可视化  扩展

      我们以上都只使用了各个省的数据，而最开始分析了，每个省的dict中还包含该省个市(区)的数据，我们不能把这些数据浪费了，爬取到了就要把它们好好利用起来，所以我们把全国各省市区所有疫情数据进行分类可视化。

    这里要说的是：我们对每个省(直辖市)下面市(区)疫情数据进行可视化时也可以用pyecharts中的Map，但是为了更加熟悉pyecharts我们这里换一种表格类型 Pie 饼图。 

   看起来很麻烦，请求各个省还要包括市的数据，最后还要绘图，太麻烦了吧，实则不然(*^▽^*)  短短30行代码即可

1.代码分析

 2.源码

import requests
import json
from pyecharts.charts import Pie
import pyecharts.options as opts
import time
from pyquery import PyQuery as pq
def create_Pie(provinceName,dic_citys) -> Pie:
    c = (
        Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="100%",height="800px",page_title=provinceName+"各市(区)情况"))
        .add("",data_pair=dic_citys.items(),center=["50%", "58%"],)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=provinceName+"各市(区)情况",subtitle="数据更新于:"+timeformat))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
    )
    c.render("./中国各省情况/"+provinceName+"各市(区)情况.html")
if __name__ == '__main__':
    url="https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia"
    timeformat = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
    response=requests.get(url)
    response.encoding="utf-8"
    if response.status_code==200:
        print("数据抓取成功!")
        dom=pq(response.text)
        jsonobj=json.loads(dom("script#getAreaStat").text().split(" = ")[1].split("}catch")[0])
        for province in jsonobj:
            dic_city={}
            for city in province["cities"]:
                dic_city[city["cityName"]]=city["currentConfirmedCount"]
            if dic_city.__len__()>0:
                create_Pie(province["provinceName"],dic_city)
                print(province["provinceName"]+"各市数据汇总完毕!")

3.运行效果:

短短1.1s我们就爬取到了全国所有省市的疫情数据、整理并且生成数据图表

随机打开一个饼图查看效果: 

<figcaption> 四川省各市疫情数据 </figcaption>

 总结

    至此，我们就完成了全国各省市疫情实时数据的抓取和处理，同时绘制了中国疫情地图。在此之上，我们又进一步扩展， 对中国省、自治区、直辖市的疫情数据进行了批量归整和可视化。在这期间温习了requests库、pandas、pyquery库等，同时也认识和学习了强大的图表绘制pyecharts库，可谓收获颇深！故在此分享共同了解和学习!

      最后，武汉加油，中国加油!疫情终会过去,春天必会到来!

<figcaption> 图片来源于网络 </figcaption>

   希望下次再运行这段代码时，看到的疫情地图会是这样的: