Python获取江苏疫情实时数据
最近江苏南京、湖南张家界陆续*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。
01
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
https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/
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：https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5
02
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：
03
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。
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 = Truereturn table
结果如下：
2）依次类推，可解析全国各省市疫情情况如下：
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：
3）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：
04
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。
注：完整代码获取，后台回复“疫情”。
