Python爬取全球疫情数据,实现可视化显示地图数据(附代码)
前言
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。
武汉地区,目前已经实现住院患者清零了,国内疫情已经稳定,然而中国以外新冠确诊病例达到2720458例。为了体现大国风范,今天带领大家用python实现绘制疫情地图
知识点
1. 爬虫基本流程
2. json
3. requests
4. pyecharts
开发环境
Python 3.6
Pycharm
思路
1.目标网址
2.模拟浏览器实现访问url
3.从网页源代码中提取数据
4.数据可视化
代码如下:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- import json
import requests
import jsonpath from pyecharts.charts import Map,Geo
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import GeoType,RenderType # 1.目标网址
url = 'https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/automation/foreign/country/ranklist'
# 2.模拟浏览器实现访问url
resp = requests.post(url).text
# print(resp)
data = json.loads(resp)
# print(data)
# print(data)
# 3.从网页源代码中提取数据
name = jsonpath.jsonpath(data, "$..name")
print(len(name))
confirm = jsonpath.jsonpath(data, "$..confirm")
print(len(confirm))
# suspect = jsonpath.jsonpath(data, "$..suspect")
# print(len(suspect))
# dead = jsonpath.jsonpath(data, "$..dead")
# print(len(dead))
# heal = jsonpath.jsonpath(data, "$..heal")
# print(len(heal))
# print(china)
# data_lists = []
# for i in range(179):
# data_list = []
# data_list.append(name[i])
# data_list.append(confirm[i])
# data_lists.append(data_list)
# print(data_lists) a = zip(name, confirm) nameMap = {
'Singapore Rep.': '新加坡',
'Dominican Rep.': '多米尼加',
'Palestine': '巴勒斯坦',
'Bahamas': '巴哈马',
'Timor-Leste': '东帝汶',
'Afghanistan': '阿富汗',
'Guinea-Bissau': '几内亚比绍',
"Côte d'Ivoire": '科特迪瓦',
'Siachen Glacier': '锡亚琴冰川',
"Br. Indian Ocean Ter.": '英属印度洋领土',
'Angola': '安哥拉',
'Albania': '阿尔巴尼亚',
'United Arab Emirates': '阿联酋',
'Argentina': '阿根廷',
'Armenia': '亚美尼亚',
'French Southern and Antarctic Lands': '法属南半球和南极领地',
'Australia': '澳大利亚',
'Austria': '奥地利',
'Azerbaijan': '阿塞拜疆',
'Burundi': '布隆迪',
'Belgium': '比利时',
'Benin': '贝宁',
'Burkina Faso': '布基纳法索',
'Bangladesh': '孟加拉国',
'Bulgaria': '保加利亚',
'The Bahamas': '巴哈马',
'Bosnia and Herz.': '波斯尼亚和黑塞哥维那',
'Belarus': '白俄罗斯',
'Belize': '伯利兹',
'Bermuda': '百慕大',
'Bolivia': '玻利维亚',
'Brazil': '巴西',
'Brunei': '文莱',
'Bhutan': '不丹',
'Botswana': '博茨瓦纳',
'Central African Rep.': '中非共和国',
'Canada': '加拿大',
'Switzerland': '瑞士',
'Chile': '智利',
'China': '中国',
'Ivory Coast': '象牙海岸',
'Cameroon': '喀麦隆',
'Dem. Rep. Congo': '刚果(金)',
'Congo': '刚果(布)',
'Colombia': '哥伦比亚',
'Costa Rica': '哥斯达黎加',
'Cuba': '古巴',
'N. Cyprus': '北塞浦路斯',
'Cyprus': '塞浦路斯',
'Czech Rep.': '捷克',
'Germany': '德国',
'Djibouti': '吉布提',
'Denmark': '丹麦',
'Algeria': '阿尔及利亚',
'Ecuador': '厄瓜多尔',
'Egypt': '埃及',
'Eritrea': '厄立特里亚',
'Spain': '西班牙',
'Estonia': '爱沙尼亚',
'Ethiopia': '埃塞俄比亚',
'Finland': '芬兰',
'Fiji': '斐',
'Falkland Islands': '福克兰群岛',
'France': '法国',
'Gabon': '加蓬',
'United Kingdom': '英国',
'Georgia': '格鲁吉亚',
'Ghana': '加纳',
'Guinea': '几内亚',
'Gambia': '冈比亚',
'Guinea Bissau': '几内亚比绍',
'Eq. Guinea': '赤道几内亚',
'Greece': '希腊',
'Greenland': '格陵兰',
'Guatemala': '危地马拉',
'French Guiana': '法属圭亚那',
'Guyana': '圭亚那',
'Honduras': '洪都拉斯',
'Croatia': '克罗地亚',
'Haiti': '海地',
'Hungary': '匈牙利',
'Indonesia': '印度尼西亚',
'India': '印度',
'Ireland': '爱尔兰',
'Iran': '伊朗',
'Iraq': '伊拉克',
'Iceland': '冰岛',
'Israel': '以色列',
'Italy': '意大利',
'Jamaica': '牙买加',
'Jordan': '约旦',
'Japan': '日本',
'Japan': '日本本土',
'Kazakhstan': '哈萨克斯坦',
'Kenya': '肯尼亚',
'Kyrgyzstan': '吉尔吉斯斯坦',
'Cambodia': '柬埔寨',
'Korea': '韩国',
'Kosovo': '科索沃',
'Kuwait': '科威特',
'Lao PDR': '老挝',
'Lebanon': '黎巴嫩',
'Liberia': '利比里亚',
'Libya': '利比亚',
'Sri Lanka': '斯里兰卡',
'Lesotho': '莱索托',
'Lithuania': '立陶宛',
'Luxembourg': '卢森堡',
'Latvia': '拉脱维亚',
'Morocco': '摩洛哥',
'Moldova': '摩尔多瓦',
'Madagascar': '马达加斯加',
'Mexico': '墨西哥',
'Macedonia': '马其顿',
'Mali': '马里',
'Myanmar': '缅甸',
'Montenegro': '黑山',
'Mongolia': '蒙古',
'Mozambique': '莫桑比克',
'Mauritania': '毛里塔尼亚',
'Malawi': '马拉维',
'Malaysia': '马来西亚',
'Namibia': '纳米比亚',
'New Caledonia': '新喀里多尼亚',
'Niger': '尼日尔',
'Nigeria': '尼日利亚',
'Nicaragua': '尼加拉瓜',
'Netherlands': '荷兰',
'Norway': '挪威',
'Nepal': '尼泊尔',
'New Zealand': '新西兰',
'Oman': '阿曼',
'Pakistan': '巴基斯坦',
'Panama': '巴拿马',
'Peru': '秘鲁',
'Philippines': '菲律宾',
'Papua New Guinea': '巴布亚新几内亚',
'Poland': '波兰',
'Puerto Rico': '波多黎各',
'Dem. Rep. Korea': '朝鲜',
'Portugal': '葡萄牙',
'Paraguay': '巴拉圭',
'Qatar': '卡塔尔',
'Romania': '罗马尼亚',
'Russia': '俄罗斯',
'Rwanda': '卢旺达',
'W. Sahara': '西撒哈拉',
'Saudi Arabia': '沙特阿拉伯',
'Sudan': '苏丹',
'S. Sudan': '南苏丹',
'Senegal': '塞内加尔',
'Solomon Is.': '所罗门群岛',
'Sierra Leone': '塞拉利昂',
'El Salvador': '萨尔瓦多',
'Somaliland': '索马里兰',
'Somalia': '索马里',
'Serbia': '塞尔维亚',
'Suriname': '苏里南',
'Slovakia': '斯洛伐克',
'Slovenia': '斯洛文尼亚',
'Sweden': '瑞典',
'Swaziland': '斯威士兰',
'Syria': '叙利亚',
'Chad': '乍得',
'Togo': '多哥',
'Thailand': '泰国',
'Tajikistan': '塔吉克斯坦',
'Turkmenistan': '土库曼斯坦',
'East Timor': '东帝汶',
'Trinidad and Tobago': '特里尼达和多巴哥',
'Tunisia': '突尼斯',
'Turkey': '土耳其',
'Tanzania': '坦桑尼亚',
'Uganda': '乌干达',
'Ukraine': '乌克兰',
'Uruguay': '乌拉圭',
'United States': '美国',
'Uzbekistan': '乌兹别克斯坦',
'Venezuela': '委内瑞拉',
'Vietnam': '越南',
'Vanuatu': '瓦努阿图',
'West Bank': '西岸',
'Yemen': '也门',
'South Africa': '南非',
'Zambia': '赞比亚',
'Zimbabwe': '津巴布韦'
} map_ = Map(opts.InitOpts(width='1200px', height='600px')).add(series_name="世界各国病死率", # 设置提示框标签
data_pair=a, # 输入数据
maptype="world", # 设置地图类型为世界地图
name_map=nameMap, # 添加映射
is_map_symbol_show=False # 不显示标记点
) # 设置系列配置项
map_.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 不显示国家名称
# 设置全局配置项
map_.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="国外疫情情况"), # 设置图标题
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1000000, is_piecewise=True)) # 显示图例 # map_.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="国外疫情情况"), # 设置图标题
# visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(pieces=[ # 自定义分组的分店和颜色
# {"min": 900000, "color": "#800000"},
# {"min": 50000, "max": 500000, "lable":'0.15~0.19', "color": "#AA0000"}, # 栗色
# {"min": 10000, "max": 50000, "color": "#CC0000"}, # 耐火砖
# {"min": 1000, "max": 10000, "color": "#FF0000"}, # 印度红
# {"min": 0, "max": 1000, "color": "#FF3333"}, # 玫瑰棕色
# {"max": 0, "color": "#FFCCCC"}, # 薄雾玫瑰
# ], # is_piecewise=True)) # 显示分段式图例 map_.render("国外疫情情况.html")
最后效果图:
2020年最新Python教程:
如果你处于想学Python或者正在学习Python,Python的教程不少了吧,但是是最新的吗?
说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容,在这小编分享一波2020最新的Python教程。
以上这些教程小编已经为大家打包准备好了,希望对正在学习的你有所帮助!
获取方式,私信小编 “ 资料 ”,即可免费获取哦!
Python爬取全球疫情数据,实现可视化显示地图数据(附代码)的更多相关文章
- python爬取《龙岭迷窟》的数据,看看质量剧情还原度到底怎么样
前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:简单 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行 ...
- Python爬取网上车市[http://www.cheshi.com/]的数据
#coding:utf8 #爬取网上车市[http://www.cheshi.com/]的数据 import requests, json, time, re, os, sys, time,urlli ...
- Python爬取股票信息,并实现可视化数据
前言 截止2019年年底我国股票投资者数量为15975.24万户, 如此多的股民热衷于炒股,首先抛开炒股技术不说, 那么多股票数据是不是非常难找, 找到之后是不是看着密密麻麻的数据是不是头都大了? 今 ...
- Python爬取全球是最大的电影数据库网站IMDb数据
在使用 Python 开发爬虫的过程中,requests 和 BeautifulSoup4(别名bs4) 应用的比较广泛,requests主要用于模拟浏览器的客户端请求,以获取服务器端响应,接收到的响 ...
- Python 爬取 热词并进行分类数据分析-[云图制作+数据导入]
日期:2020.01.28 博客期:136 星期二 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入](本期博客) ...
- 使用Python爬取、清洗并分析前程无忧的大数据职位
爬取前程无忧的数据(大数据职位) # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 1 14:47:27 2019 @auth ...
- python爬取返利网中值得买中的数据
先使用以前的方法将返利网的数据爬取下来,scrapy框架还不熟练,明日再战scrapy 查找目标数据使用的是beautifulsoup模块. 1.观察网页,寻找规律 打开值得买这块内容 1>分析 ...
- Python爬取COVID-19疫情监控实战
一.项目概述 本项目基于Python.Flask.Echarts打造的一个疫情监控系统,涉及技术: Python网络爬虫 Python与Mysql数据库交互 使用Flask构建web项目 基于Echa ...
- 如何使用Python爬取基金数据,并可视化显示
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理 以下文章来源于Will的大食堂,作者打饭大叔 前言 美国疫情越来越严峻,大选也进入 ...
随机推荐
- Day19-apache
HTTPD(俗称apache) 简介:目前来说,Linuxweb服务器主要用apache与nginx. 1.web服务器的输入/输出结构: 单线程I/O结构 多线程I/O结构 复用的I/O结构,单个线 ...
- 基于Asp.Net Core,利用ZXing来生成二维码的一般流程
本文主要介绍如何在.net环境下,基于Asp.Net Core,利用ZXing来生成二维码的一般操作.对二维码工作原理了解,详情见:https://blog.csdn.net/weixin_36191 ...
- c期末笔记(1)
运算符 1.i++与++i的细微区别 i++与++i 和i++放在一个语句中,则i原本的值先被利用.语句结束后,i的值加一. i的原始值失效,直接加一. 2.int加法 整形数据(int)加上任何类型 ...
- JDK常用命令行工具使用
- ECMAScript 6,es6 get和set的区别
前言:ECMAScript 6是什么 一个常见的问题是,ECMAScript 和 JavaScript 到底是什么关系? 要讲清楚这个问题,需要回顾历史.1996 年 11 月,JavaScript ...
- C++模板心得
C++模板心得 我开始学模板的时候一脸懵逼,真的看不懂模板是怎么作用的.因为大多数人的代码把模板声明和函数.类的声明分行写,让我以为模板的作用是全局的,实际上应该像如下理解. 函数模板 templat ...
- Servlet 中文乱码问题解析及详细解决方法
使用 servlet 向客户端浏览器回送中文时,经常出现中文乱码的问题,这里给大家完完全全地搞明白: 一.基本常识 中文系统默认是 GBK 编码(GBK是对GB2312的补充,包含它) 需要处理编码问 ...
- spring初级java 应用。搭建环境。基本语法
搭建环境完成之后.使用spring config editor打开配置的spring xml文件. 自己实现了,spring在java上的一些基本的应用.一共看了四节视频.下面是自己实现的编码: 最基 ...
- Unity Shader and Effects Cookbook问题记录
1.p61的specular计算,涉及到的一个参数“_SpecColor”是在Unity的官方cginc文件(UnityLightingCommon.cginc)中,是直接赋颜色给这个参数,反应到你模 ...
- Linux 磁盘管理篇,开机挂载
设置开机挂载需要到 /etc/fstab 里设置 第一列:磁盘设备文件名或该设备的label 第二列:挂载点 第三列:磁盘分区文件系统 第四列:文件系统参数 第五列:能否被dump备份命令作用 第六列 ...