Python如何写出新冠状病毒确诊人数地图

这篇文章将为大家详细讲解有关Python如何写出新冠状病毒确诊人数地图，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

第一步扒取数据：发现一个大问题，各省的确诊人数网页源代码里竟然没有。百度才知道这是js渲染生产的，又是一顿查。找到一种方法。用selenium执行一遍网页渲染的过程就可以了，首先安装selenium。

pip install selenium

在引用库的时候还需要webdriver这个启动浏览器的东西，我用的是google，所以要下载chromedriver。先查找自己chrome的版本

然后找到chromedriver的对应版本，下载

下载之后把exe文件解压到编代码的文件夹里就可以使用了。现在可以爬数据了，导入库

from selenium import webdriver

然后驱动浏览器，并访问网址

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://news.163.com/special/epidemic/#map_block')

这里记住得设置一个等待，要不然爬取数据的时候可能程序运行完了网页还没打开

driver.implicitly_wait(5)

这时就可以获取数据了

data = driver.page_source

还是得用正则表达式筛选一下想要的数据，别忘了在前面导入import re

name = 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]

爬取成功

已经爬取到数据了，接下来就是可视化的部分了，用到pyecharts的Map块。

pyecharts文档链接在这里——按照文档里把库导入

地图的代码如下

但是我Faker这个下不下来，后来查了一下用了这个大佬的方法：地址

整体代码如下：

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
import re
from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()


driver.get('https://news.163.com/special/epidemic/#map_block')
driver.implicitly_wait(5)
#data = driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/ul[1]/li[1]/div/span[1]').text#.get_attribute('href')
data = driver.page_source
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))


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


map = map_visualmap(sequence, '新冠病毒感染情况')
map.render(path='2020.html')

关于“Python如何写出新冠状病毒确诊人数地图”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。