首先逐步分析每行代码的意思:

这是要引入的东西:

from os import path
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import pymysql
import numpy as np
import time

输入请求地址:

#请求地址
url = 'https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia?from=timeline&isappinstalled=0'

为了防止被反爬虫(伪装成浏览器):

#为了避免反爬,伪装成浏览器:
#创建头部信息
headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'}
response = requests.get(url,headers = headers) #发送网络请求

页面输出显示信息:

#print(response.content.decode('utf-8'))#以字节流形式打印网页源码
content = response.content.decode('utf-8')
#print(content)

进行解析:

soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')#指定Beautiful的解析器为“html.parser”

之后就是对于数组的处理:

'''*find()
返回的是第一个匹配的标签结果
*find_all()
返回的是所有匹配结果的列表'''
listA = soup.find_all(name='script',attrs={"id":"getAreaStat"})
#世界确诊
listB = soup.find_all(name='script',attrs={"id":"getListByCountryTypeService2"})
account = str(listA)#转化成字符串
messages = account[52:-21]#截取从52到后边倒数21个

转换类型:

messages_json = json.loads(messages)#json.loads 用于解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。

之后就是线管的数据传入list然后对数据库进行操作了。

具体的代码如下:

from os import path
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import pymysql
import numpy as np
import time
#请求地址
url = 'https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia?from=timeline&isappinstalled=0'
#为了避免反爬,伪装成浏览器:
#创建头部信息
headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'}
response = requests.get(url,headers = headers) #发送网络请求
#print(response.content.decode('utf-8'))#以字节流形式打印网页源码
content = response.content.decode('utf-8')
#print(content)
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')#指定Beautiful的解析器为“html.parser”
listA = soup.find_all(name='script',attrs={"id":"getAreaStat"})
#世界确诊
listB = soup.find_all(name='script',attrs={"id":"getListByCountryTypeService2"})
#listA = soup.find_all(name='div',attrs={"class":"c-touchable-feedback c-touchable-feedback-no-default"})
account = str(listA)
#world_messages = str(listB)[:-]
messages = account[:-]
messages_json = json.loads(messages)
#world_messages_json = json.loads(world_messages)
valuesList = []
cityList = []
'''
worldList = []
for k in range(len(world_messages_json)):
worldvalue = (world_messages_json[k].get('id'),world_messages_json[k].get('createTime'),world_messages_json[k].get('modifyTime'),world_messages_json[k].get('tags'),
world_messages_json[k].get('countryType'),world_messages_json[k].get('continents'),world_messages_json[k].get('provinceId'),world_messages_json[k].get('provinceName'),
world_messages_json[k].get('provinceShortName'),world_messages_json[k].get('cityName'),world_messages_json[k].get('currentConfirmedCount'),world_messages_json[k].get('confirmedCount'),
world_messages_json[k].get('suspectedCount'),world_messages_json[k].get('curedCount'),world_messages_json[k].get('deadCount'),world_messages_json[k].get('locationId'),
world_messages_json[k].get('countryShortCode'),)
worldList.append(worldvalue)
'''
con=len(messages_json)
k=
for i in range(len(messages_json)):
#value = messages_json[i]
k=k+
value = (k,time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())),messages_json[i].get('provinceShortName'),None,messages_json[i].get('confirmedCount'),messages_json[i].get('suspectedCount'),messages_json[i].get('curedCount'),messages_json[i].get('deadCount'),messages_json[i].get('locationId'))
valuesList.append(value)
cityValue = messages_json[i].get('cities')
#print(cityValue)
for j in range(len(cityValue)):
con=con+
cityValueList = (con,time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())),messages_json[i].get('provinceShortName'),cityValue[j].get('cityName'),cityValue[j].get('confirmedCount'),cityValue[j].get('suspectedCount'),cityValue[j].get('curedCount'),cityValue[j].get('deadCount'),cityValue[j].get('locationId'))
#print(cityValueList)
cityList.append(cityValueList)
#cityList.append(cityValue)
db = pymysql.connect("localhost", "root", "密码", "ceshi1", charset='utf8')
cursor = db.cursor()
array = np.asarray(valuesList[])
#sql_clean_world = "TRUNCATE TABLE world_map"
#sql_clean_city = "TRUNCATE TABLE city_map"
#sql_clean_json = "TRUNCATE TABLE province_data_from_json"
sql_clean_province = "TRUNCATE TABLE info3"
#sql1 = "INSERT INTO city_map values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
#sql_world = "INSERT INTO world_map values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
#sql = "INSERT INTO province_map values (0,'%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s') "
sql = "INSERT INTO info3 values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s) "
#sql = "INSERT INTO province_map (provinceName,provinceShortName,correntConfirmedCount,confirmedCount,suspectedCount,curedCount,deadCount,comment,locationId,statisticsData) values (0,'%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s') "
#sql = """INSERT INTO province_map (provinceName,provinceShortName,correntConfirmedCount,confirmedCount,suspectedCount,curedCount,deadCount,comment,locationId,statisticsData) values ('湖北省', '湖北', 43334, 64786, 0, 18889, 2563, '', 420000, 'https://file1.dxycdn.com/2020/0223/618/3398299751673487511-135.json')"""
value_tuple = tuple(valuesList)
cityTuple = tuple(cityList)
#worldTuple = tuple(worldList)
#print(cityTuple)
#print(tuple(value_tuple))
try:
#cursor.execute(sql_clean_city)
cursor.execute(sql_clean_province)
#cursor.executemany(sql, value_tuple)
#cursor.executemany(sql1,cityTuple)
db.commit()
except:
print('执行失败,进入回调1')
db.rollback() try:
#cursor.execute(sql_clean_city)
#cursor.execute(sql_clean_province)
cursor.executemany(sql, value_tuple)
#cursor.executemany(sql1,cityTuple)
db.commit()
except:
print('执行失败,进入回调3')
db.rollback() try:
#cursor.execute(sql_clean_city)
#cursor.execute(sql_clean_province)
#cursor.executemany(sql, value_tuple)
cursor.executemany(sql,cityTuple)
db.commit()
except:
print('执行失败,进入回调4')
db.rollback() #print(messages_json)
#print(account[:-])
# soupDiv = BeautifulSoup(listA,'html.parser')
# listB = soupDiv.find_all(name='div',attrs={"class":"c-gap-bottom-zero c-line-clamp2"})
#for i in listA:
#print(i)
#listA[]
#print(listA) db.close()

python爬取疫情数据详解的更多相关文章

  1. python网络爬虫(7)爬取静态数据详解

    目的 爬取http://seputu.com/数据并存储csv文件 导入库 lxml用于解析解析网页HTML等源码,提取数据.一些参考:https://www.cnblogs.com/zhangxin ...

  2. 利用Python爬取疫情数据并使用可视化工具展示

    import requests, json from pyecharts.charts import Map, Page, Pie, Bar from pyecharts import options ...

  3. python爬取疫情数据存入MySQL数据库

    import requests from bs4 import BeautifulSoup import json import time from pymysql import * def mes( ...

  4. 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 ...

  5. 毕设之Python爬取天气数据及可视化分析

    写在前面的一些P话:(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=RFkfeU8j) 天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物.安排出行,每天的气温.风速风向. ...

  6. python爬取网站数据

    开学前接了一个任务,内容是从网上爬取特定属性的数据.正好之前学了python,练练手. 编码问题 因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了. 问题要从文字的编码讲 ...

  7. Python爬取房产数据,在地图上展现!

    小伙伴,我又来了,这次我们写的是用python爬虫爬取乌鲁木齐的房产数据并展示在地图上,地图工具我用的是 BDP个人版-免费在线数据分析软件,数据可视化软件 ,这个可以导入csv或者excel数据. ...

  8. python爬取网站数据保存使用的方法

    这篇文章主要介绍了使用Python从网上爬取特定属性数据保存的方法,其中解决了编码问题和如何使用正则匹配数据的方法,详情看下文     编码问题因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这 ...

  9. python爬取拉勾网数据并进行数据可视化

    爬取拉勾网关于python职位相关的数据信息,并将爬取的数据已csv各式存入文件,然后对csv文件相关字段的数据进行清洗,并对数据可视化展示,包括柱状图展示.直方图展示.词云展示等并根据可视化的数据做 ...

随机推荐

  1. 安卓手机tcpdump的使用

    一.常规操作步骤 1. 手机要有root权限 2. 下载tcpdump http://www.strazzere.com/android/tcpdump 3. adb push c:\wherever ...

  2. react 给选中的li添加样式(转载)

    路:使用事件委托,关键:获取到的index必须转为数字,因为它是字符串 handleClick = (e) => { const nodeName = e.target.nodeName.toU ...

  3. nodejs中的并发编程

    从sleep的实现说起 在nodejs中,如果要实现sleep的功能主要是通过"setTimeout + promise"实现,也可以通过"循环空转"来解决.前 ...

  4. MySQL数据库的创建和操作以及多表查询

    创建数据库: CREATE DATABASE 数据库名称; 查看所有的数据库: SHOW DATABASES; 操作指定数据库: USE 数据库名称; 查看当前所操作的数据库: SELECT DATA ...

  5. 最长公共前缀(py)

    编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀. 如果不存在公共前缀,返回空字符串 "". 示例 1: 输入: ["flower","flow" ...

  6. Journal of Proteome Research | Quantitative Subcellular Proteomics of the Orbitofrontal Cortex of Schizophrenia Patients (精神分裂症病人眶额叶皮层亚细胞结构的定量蛋白质组学研究)(解读人:王聚)

    期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:(2019年10月) IF:3.78 单位: 里约热内卢联邦大学 坎皮纳斯州立大学 坎皮纳斯州立大学神经生物学中心 卡拉博大 ...

  7. Redis 【常识与进阶】

    Redis 简介 Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库. Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点: Redis支持数据的持久 ...

  8. vue one one

    目录 Vue 渐进式 JavaScript 框架 一.走进Vue 1.what -- 什么是Vue 2.why -- 为什么要学习Vue 3.special -- 特点 4.how -- 如何使用Vu ...

  9. [最短路,floyd] Codeforces 1204C Anna, Svyatoslav and Maps

    题目:http://codeforces.com/contest/1204/problem/C C. Anna, Svyatoslav and Maps time limit per test 2 s ...

  10. Ubuntu18.04下安装MySQL5.7(支持win10-wsl环境)

    注意: 本文操作环境为win10系统wsl下的Ubuntu18.04,对于原生的Ubuntu18.04同样适用.MySQL默认版本为5.7,其他版本不适用. 安装步骤 1.更新源: sudo apt ...