python爬取疫情数据(python爬取疫情数据导入mongodb)

python疫情数据分析怎么和excel连接

爬取国内疫情数据。data_download()，引用包requests、json。1）访问网站获取数据；2）保存数据成json文件

将数据转存到excel。cpdata_toexcel()，引用包openpyxl、json。

1）从json文件中抽取所需数据，字段需求：省份、地市、总确诊人数、总疑似病例、总死亡人数。

?

2）创建Excel表，数据保存。

读取文件数据画疫情地图。show_data()，引用包pandas、pyecharts。

python-flask疫情数据可视化

Flask是一个轻量级的web框架，看了 大佬的视频，照着做的一个疫情可视化项目,（电脑屏幕小看着有点拥挤。大屏展示还是挺好看的），热搜词云的数据找不到网站了，就弄了个表格；自己修改了一些部分，感兴趣的可以去康康视频，后续有时间再写点总结。

关于flask：

「Python」使用Pyecharts生成疫情分布地图

最近受江苏疫情影响，好多小伙伴都居家办公咯！为了密切关注疫情动态，最近写了爬取疫情分布的脚本，参考上篇链接。

既然我们已经获得了相应的江苏各个地级市的疫情数据，那么我们如何来使用Python实现将数据可视化在地图上呢？

Apache Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

简单来说，pyecharts具有以下特性：

3. Pyecharts 安装

使用pip进行安装如下：

因为我们需要使用pycharts绘制地图，此时我们还需要安装相应的地图文件包：

其中：

echarts-countries-pypkg 包为全球国家地图

echarts-china-provinces-pypkg包为中国省级地图

echarts-china-cities-pypkg 包为中国市级地图

安装完上述绘制地图相关的python包后，我们接下来开始画疫情分布地图。

首先，我们先来查看一段Pyecharts相关实现：

上述代码解释如下：

运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803.html,用浏览器打开后结果如下：

当鼠标移动到对应区域后，会显示出对应地级市今日新增人数。

上述脚本虽然可以实现我们的功能，但是颜色灰灰的，太过于单调，接下来我们来想办法进行美化,实现代码如下：

代码解释如下：

运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803_new.html,用浏览器打开后结果如下：

同理我们可以得到现有确诊人数分布如下：

进而我们可以得到累计确诊人数分布如下：