Python写出新冠状病毒确诊人数地图的方法

本文将介绍如何使用Python的Selenium和PyEcharts库来创建一个显示新冠状病毒感染确诊人数的地图。我们需要从网站上抓取实时数据，然后利用这些数据进行可视化。 1. **数据抓取**： 在获取数据时，遇到的一个挑战是网页数据是由JavaScript动态生成的，因此在网页源代码中无法直接找到确诊人数。为了解决这个问题，我们需要使用Selenium库，它能够模拟浏览器行为，包括加载和执行JavaScript。首先安装Selenium，命令是`pip install selenium`。接着，由于我们使用Google Chrome，需要下载与Chrome版本匹配的`chromedriver`，将其解压到代码目录以便调用。然后，通过以下代码驱动浏览器并访问疫情数据页面： ```python from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://news.163.com/special/epidemic/#map_block') driver.implicitly_wait(5) ``` 设置`implicitly_wait(5)`是为了确保页面完全加载后再进行下一步操作。 2. **数据提取**： 使用正则表达式从网页源代码中提取所需数据。这里，我们查找包含省份名称（`item_name`）和确诊人数（`item_confirm`）的HTML元素。将提取到的数据存储在`attr`和`value`列表中，然后将两者组合成元组列表`sequence`： ```python attr = re.findall(r'<span class="item_name">(.*?)</span>', data, re.S)[1:32] value = re.findall(r'span class="item_confirm">(.*?)</span>', data, re.S)[1:32] sequence = list(zip(attr, value)) ``` 3. **数据可视化**： 数据抓取完成后，使用PyEcharts库创建地图可视化。PyEcharts提供丰富的图表类型，包括地图。我们需要导入`Map`类和必要的选项： ```python from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts ``` 创建一个`Map`实例，添加数据，设置全局选项，包括图表标题和视觉映射（VisualMap）。调用`render`方法将地图保存为HTML文件： ```python def map_visualmap(sequence, year) -> Map: c = ( Map() .add(year, sequence, "china", ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="新冠装状病毒各省确诊人数"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130, min_=95), ) ) return c cmap = map_visualmap(sequence, '新冠病毒感染情况') map.render(path='2020.html') ``` 4. **成果展示**： 运行上述代码后，会在当前目录生成一个名为`2020.html`的文件，打开该文件即可查看生成的新冠状病毒感染确诊人数地图。 通过这个过程，我们可以实时更新数据，持续跟踪疫情发展，从而更好地理解和分析疫情在全国乃至全球的分布情况。值得注意的是，实际应用时需要确保所使用的数据源是最新的，并且遵循相关网站的使用条款。同时，数据抓取可能会因为网页结构的改变而失效，需要定期检查和更新代码。