带大家用40行python代码实现一个疫情地图

最近两个月，因为新冠病毒无情的肆虐，相信会给每个中国人的记忆中画上重重的一笔。到今天为止，疫情形势依然十分严峻，虽然除湖北外的其他省份已经连续十一天确诊人数下降，但是接下来还有将近至少1.6亿的人口迁徙，这无疑还存在一定的风险。

相信很多人和我一样，早上起床的第一件事情都是查看疫情数据，一般的数据都配有中国确诊人数的地图，之前看到csdn推过一篇文章，有同学用python实现疫情地图，我觉得挺有意思的，于是就尝试自己动手也写一个，主要用到如下的库：

- 网络请求：requests
- 绘制图表的库：pyecharts

获取疫情数据

在腾讯新闻和支付宝中，都能看到疫情数据，但是获取支付宝的数据难度相对大一些，所以决定从腾讯新闻的数据入手，首先在chrome中打开链接：https://news.qq.com//zt2020/page/feiyan.htm，然后通过chrome开发者工具（F12）过滤对应的XHR接口（XHR格式的接口，是ajax异步请求网络数据的接口，一般定义的接口可通过XHR过滤），如下图：

通过查看图中所有的接口，是获取各个省份医院数量、根据省份名称查询每日新增确诊人数的数据，并没有我们需要的全国各个省份确诊人数的数据。我们再切换到chrome开发者工具的console来看看开发是否有打印对应的数据，bingo！果然找到了比较有用的信息：

我们看上图两个关键信息，一个是红框内的url，另一个是打印的全部数据，我们从其中找到了我们需要的全国各个省份的确诊总数量。数据源确定了，接下来就是使用requests库请求数据，并且将上图areaTree下面的children中的数据取出来：

上面的代码需要注意一点，就是requests.get(data_url).json()["data"]返回的是字符串，需要将其转成json，才能从中将值取出来。现在数据有了，万事俱备，只欠东风！接下来我们开始绘制中国地图。

绘制地图

python中进行图表绘制的库主要有两个：matplotlib 和 pyecharts，相比较而言：

matplotlib中提供了BaseMap可以用于地图的绘制，但是个人觉得其绘制的地图不太美观，另外一个重要的原因，其安装有点麻烦，可能存在兼容性问题。
pyecharts是基于百度开源的js库echarts而来，其最大的特点是：简单，安装简单、使用也简单。

所以最终决定用pyecharts来绘制地图，其核心代码如下：

在pyecharts的官方文档(https://pyecharts.org/#/zh-cn/)中详细的列出了绘制各种图表的方法及参数的含义，最重要的，文档中提供了各种可供参考的demo，方便我们更快的实现功能。

到这里所有的代码都实现完成了，数了下，除掉注释，总共40行代码，是不是很简单，是不是很强大！上个我们实现的效果图：

留给你去实现的功能

想要掌握一个知识点，最好的方法就是去实践，这里给大家留两个小小的需求：

实现一个折线图，展示中国除湖北外每日新增确诊人数变化趋势图。
实现一个你所在城市，每天新增确诊人数变化的柱状图。

如果你完成了，可以将图片贴出来，大家一起分享交流下。可以将图片贴到知识星球相应的讨论主题(https://t.zsxq.com/Fuj2fY3)，微信公众号回复消息貌似没办法回复图片。