Hello，大家好。我叫“小屁孩i”。
前言
不知道大伙有没有看到过这一句话：“中国（疫苗研发）非常困难，因为在中国我们没有办法做第三期临床试验，因为没有病人了。”这句话是中国工程院院士钟南山在上海科技大学2021届毕业典礼上提出的。这句话在全网流传，被广大网友称之为“凡尔赛”发言。
今天让我们用数据来看看这句话是不是“凡尔赛”本赛。在开始之前我们先来说说今天要用到的python库吧！
1.数据获取部分
requests lxml json openpyxl
2.数据可视化部分
pandas pyecharts（可视化库）
以上的库都可以通过在线下载：
pip instll xx
ps：如果下载速度太慢的话也可以用国内镜像，使用命令，例如：
pip install xx（库名） -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gevent（清华镜像）
现在一起进入今天的代码部分吧！！！
数据获取
目标地址：
https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia
进入目标地址我们可以看到如下所示：
现在让我们一起去解析网页结构找到我们要爬取到的数据如下所示：
现在我们找到想要的页面数据接下来就是通过Python来获取这些数据了，上代码：
import requests from lxml import etree import json import openpyxl #通用爬虫 url = 'https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia' headers = { "User-Agent": ".....(换成自己的)" } response = requests.get(url=url,headers=headers).text #在使用xpath的时候要用树形态 html = etree.HTML(response) #用xpath来获取我们之前找到的页面json数据 并打印看看 json_text = html.xpath('//script[@type="application/json"]/text()') json_text = json_text[0] # print(json_text)
之后我们来解析一下json数据，上代码：
#用python本地自带的库转换一下json数据 result = json.loads(json_text) # print(result) #通过打印出转换的对象我们可以看到我们要的数据都要key为component对应的值之下 所以现在我们将值拿出来 result = result["component"] #再次打印看看结果 # print(result) # 获取国内当前数据 result = result[0]['caseList'] # print(result)
接着我们将获取到的数据保存到excel中，上代码:
# 创建工作簿 wb = openpyxl.Workbook() # 创建工作表 ws = wb.active # 设置表的标题 ws.title = "国内疫情" # 写入表头 ws.append(["省份","累计确诊","死亡","治愈"]) #获取各省份的数据并写入 for line in result: line_name = [line["area"],line["confirmed"],line["died"],line["crued"]] for ele in line_name: if ele == '': ele = 0 ws.append(line_name) #保存到excel中 wb.save('./china.xlsx')
最后我们查看一下获取到的数据是什么样的，如图：
emmmm，终于我们把数据获取部分完成了，第二部分的数据可视化来了！！！
数据可视化
这次我们用到的库是pyecharts里面的Map，我们先展示一下本次可视化用到的库
#可视化部分 import pandas as pd from pyecharts.charts import Map,Page from pyecharts import options as opts
首先我们要先通过pandas库来获取到刚才我们爬取到的数据，上代码：
# 设置列对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 打开文件 df = pd.read_excel('china.xlsx') # 对省份进行统计 data2 = df['省份'] data2_list = list(data2) data3 = df['累计确诊'] data3_list = list(data3) data4 = df['死亡'] data4_list = list(data4) data5 = df ['治愈'] data5_list = list(data5)
接着我们来做数据可视化，将在我国地图上的各个省份显示出对应的数值
我们以疫情发生以来治愈数为例，上代码：
c = ( Map() .add("治愈", [list(z) for z in zip(data2_list, data5_list)], "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ) ) c.render()
当然仅仅一个治愈情况当然说明不了什么，所以我们将三种情况都以这种形式显示出来，上代码：
a = ( Map() .add("累计确诊", [list(z) for z in zip(data2_list, data3_list)], "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ) ) b = ( Map() .add("死亡", [list(z) for z in zip(data2_list, data4_list)], "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ) ) c = ( Map() .add("治愈", [list(z) for z in zip(data2_list, data5_list)], "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ) ) page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout) page.add( a, b, c, ) # 先生成render.html文件 page.render()
当然如果是直接运行代码的话展现出来的地图不是这样的，这个是通过后期的排版来完成的。那么在最后我们来说说是怎么排版的吧。
首先你先将上面的代码运行之后会产生一个render.html的文件然后你打开文件之后可以调整整个页面的布局，根据自己的喜欢来调整，接着点击左上角的“Save Config”将这个json文件保存到跟render.html这个文件同一个路径之下，最后运行一下代码：
#完成上一步之后把 page.render()这行注释掉 # 然后循行这下面 Page.save_resize_html("render.html", cfg_file="chart_config.json", dest="my_test.html")
这样以后会产生一个my_test.html这个文件就是我们上面展示的那样啦。
结束语
以上就是我们这次的结果。从数据的获取到数据可视化，怎么说呢pyecharts还具有其他强大的可视化功能。你还用这个库做过什么数据可视化呢，欢迎小伙伴在评论区交流一下。如果文章内容有出错的地方，希望大伙批评指正。下回见！
最后需要本文代码的小伙伴可以在后台回复"新冠病毒"关键字进行获取，有问题可以在公众号后台添加小编微信，小编帮助大家解决。
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