Python实现实时数据采集新型冠状病毒数据实例

Python实时数据采集-新型冠状病毒

源代码 来源:https://github.com/Programming-With-Love/2019-nCoV

疫情数据时间为:2020.2.1

项目相关截图:

全国数据展示

国内数据展示

国外数据展示

查看指定区域详细数据

源代码,注意安装所需模块(例如 pip install 模块名)

import requests

import re

from bs4 import BeautifulSoup

from time import sleep

import json

from prettytable import ALL

from prettytable import PrettyTable

hubei = {}

guangdong = {}

zhejiang = {}

beijing = {}

shanghai = {}

hunan = {}

anhui = {}

chongqing = {}

sichuan = {}

shandong = {}

guangxi = {}

fujian = {}

jiangsu = {}

henan = {}

hainan = {}

tianjin = {}

jiangxi = {}

shanxi1 = {} # 陕西

guizhou = {}

liaoning = {}

xianggang = {}

heilongjiang = {}

aomen = {}

xinjiang = {}

gansu = {}

yunnan = {}

taiwan = {}

shanxi2 = {} # 山西

jilin = {}

hebei = {}

ningxia = {}

neimenggu = {}

qinghai = {} # none

xizang = {} # none

provinces_idx = [hubei, guangdong, zhejiang, chongqing, hunan, anhui, beijing,

         shanghai, henan, guangxi, shandong, jiangxi, jiangsu, sichuan,

         liaoning, fujian, heilongjiang, hainan, tianjin, hebei, shanxi2,

         yunnan, xianggang, shanxi1, guizhou, jilin, gansu, taiwan,

         xinjiang, ningxia, aomen, neimenggu, qinghai, xizang]

map = {

  '湖北':0, '广东':1, '浙江':2, '北京':3, '上海':4, '湖南':5, '安徽':6, '重庆':7,

  '四川':8, '山东':9, '广西':10, '福建':11, '江苏':12, '河南':13, '海南':14,

  '天津':15, '江西':16, '陕西':17, '贵州':18, '辽宁':19, '香港':20, '黑龙江':21,

  '澳门':22, '新疆':23, '甘肃':24, '云南':25, '台湾':26, '山西':27, '吉林':28,

  '河北':29, '宁夏':30, '内蒙古':31, '青海':32, '西藏':33

}

def getTime(text):

  TitleTime = str(text)

  TitleTime = re.findall('<span>(.*?)</span>', TitleTime)

  return TitleTime[0]

def getAllCountry(text):

  AllCountry = str(text)

  AllCountry = AllCountry.replace("[<p class=\"confirmedNumber___3WrF5\"><span class=\"content___2hIPS\">", "")

  AllCountry = AllCountry.replace("<span style=\"color: #4169e2\">", "")

  AllCountry = re.sub("</span>", "", AllCountry)

  AllCountry = AllCountry.replace("</p>]", "")

  AllCountry = AllCountry.replace("<span style=\"color: rgb(65, 105, 226);\">", "")

  AllCountry = re.sub("<span>", "", AllCountry)

  AllCountry = re.sub("<p>", "", AllCountry)

  AllCountry = re.sub("</p>", "", AllCountry)

  return AllCountry 

def query(province):

  table = PrettyTable(['地区', '确诊', '死亡', '治愈'])

  for (k, v) in province.items():

    name = k

    table.add_row([name, v[0] if v[0] != 0 else '-', v[1] if v[1] != 0 else '-', v[2] if v[2] != 0 else '-'])

  if len(province.keys()) != 0:

    print(table)

  else:

    print("暂无")

def getInfo(text):

  text = str(text)

  text = re.sub("<p class=\"descText___Ui3tV\">", "", text)

  text = re.sub("</p>", "", text)

  return text

def is_json(json_str):

  try:

    json.loads(json_str)

  except ValueError:

    return False

  return True

def ff(str, num):

  return str[:num] + str[num+1:]

def main():

  url = "https://3g.dxy.cn/newh5/view/pneumonia"

  try:

    headers = {}

    headers['user-agent'] = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36' #http头大小写不敏感

    headers['accept'] = 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8'

    headers['Connection'] = 'keep-alive'

    headers['Upgrade-Insecure-Requests'] = '1'

    r = requests.get(url, headers=headers)

    r.raise_for_status()

    r.encoding = r.apparent_encoding

    soup = BeautifulSoup(r.text,'lxml')

    table = PrettyTable(['地区', '确诊', '死亡', '治愈'])

    table.hrules = ALL

    #### 截至时间

    # TitleTime = getTime(soup.select('.title___2d1_B'))

    print()

    # print("       ",TitleTime + "\n")

    while True:

      r = requests.get("https://service-f9fjwngp-1252021671.bj.apigw.tencentcs.com/release/pneumonia")

      json_str = json.loads(r.text)

      if json_str['error'] == 0:

        break

    print("==================================全国数据==================================")

    print()

    print("   确诊 " + str(json_str['data']['statistics']['confirmedCount']) + " 例"

      + "    " + "疑似 " + str(json_str['data']['statistics']['suspectedCount']) + " 例"

      + "    " + "死亡" + str(json_str['data']['statistics']['deadCount']) + " 例"

      + "    " + "治愈" + str(json_str['data']['statistics']['curedCount']) + " 例\n")

    print("==================================相关情况==================================")

    print()

    print("传染源:" + json_str['data']['statistics']['infectSource'])

    print("病毒:" + json_str['data']['statistics']['virus'])

    print("传播途径:" + json_str['data']['statistics']['passWay'])

    print(json_str['data']['statistics']['remark1'])

    print(json_str['data']['statistics']['remark2'] + "\n")

    print("==================================国内情况==================================")

    print()

    json_provinces = re.findall("{\"provinceName\":(.*?)]}", str(soup))

    idx = 0

    for province in json_provinces:

      if is_json(province):

        pass

      else:

        province = "{\"provinceName\":" + province + "]}"

        province = json.loads(province)

      province_name = province['provinceShortName'] if province['provinceShortName'] != 0 else '-'

      confirmed = province['confirmedCount'] if province['confirmedCount'] != 0 else '-'

      suspected = province['suspectedCount'] if province['suspectedCount'] != 0 else '-'

      cured = province['curedCount'] if province['curedCount'] != 0 else '-'

      dead = province['deadCount'] if province['deadCount'] != 0 else '-'

      table.add_row([province_name, confirmed, dead, cured])

      map[province_name] = idx

      idx = idx + 1

      for city in province['cities']:

        provinces_idx[map[province_name]][city['cityName']] = [city['confirmedCount'], city['deadCount'], city['curedCount']]

    print(table)

    print()

    print("==================================国外情况==================================")

    print()

    json_provinces = str(re.findall("\"id\":949(.*?)]}", str(soup)))

    json_provinces = json_provinces[:1] + "{\"id\":949" + json_provinces[2:]

    json_provinces = json_provinces[:len(json_provinces) - 2] + json_provinces[len(json_provinces) - 1:]

    provinces = json.loads(json_provinces)

    table = PrettyTable(['地区', '确诊', '死亡', '治愈'])

    for province in provinces:

      confirmed = province['confirmedCount'] if province['confirmedCount'] != 0 else '-'

      dead = province['deadCount'] if province['deadCount'] != 0 else '-'

      cured = province['curedCount'] if province['curedCount'] != 0 else '-'

      table.add_row([province['provinceName'], confirmed, dead, cured])

    print(table)

    print()

    print("==================================最新消息==================================")

    print()

    idx = 0

    for news in json_str['data']['timeline']:

      if idx == 5:

        break

      print(news['pubDateStr'] + " " + news['title'])

      idx = idx + 1

    print()

    key = input("请输入您想查询详细信息的省份,例如 湖北\n")

    print()

    if key in map.keys():

      query(provinces_idx[map[key]])

    else:

      print("暂无相关信息")

    print("\n欢迎提出各种意见")

  except:

    print("连接失败")

if __name__ == '__main__':

  main()

  sleep(30)

以上就是Python实时数据采集-新型冠状病毒的详细内容,大家出门要做好安全措施,感谢对我们的支持。

(0)

相关推荐

  • python模拟预测一下新型冠状病毒肺炎的数据

    大家还好吗? 背景就不用多说了吧?本来我是初四上班的,现在延长到2月10日了.这是我工作以来时间最长的一个假期了.可惜哪也去不了.待在家里,没啥事,就用python模拟预测一下新冠病毒肺炎的数据吧.要声明的是本文纯属个人自娱自乐,不代表真实情况. 采用SIR模型,S代表易感者,I表示感染者,R表示恢复者.染病人群为传染源,通过一定几率把传染病传给易感人群,ta自己也有一定的几率被治愈并免疫,或死亡.易感人群一旦感染即成为新的传染源. 模型假设: ①不考虑人口出生.死亡.流动等情况,即人口数量保持

  • 使用Python制作新型冠状病毒实时疫情图

    最近一周每天早上起来第一件事,就是打开新闻软件看疫情相关的新闻.了解下自己和亲友所在城市的确诊人数,但纯数字还是缺乏一个直观的概念.那我们来做一个吧. 至于数据,从各大网站的实时疫情页面就可以拿到.以某网站为例,用requests拿到html后,发现并没有数据.不要慌,那证明是个javascript渲染的页面,即使是javascript也是需要从后台取数据的.打开Chrome开发者工具,点开network,刷新页面,点击各个请求,肯定有一个是取json的. 注意这里的返回数据是包含在一个js变量

  • PHP实现新型冠状病毒疫情实时图的实例

    我们先来看一下运行图 下面我们来看源代码: <?php //抓取抖音的接口数据 global $nCov_data; $nCov_data['data']=get_nCoV_douyin_news(); $nCov_data['total']=get_nCoV_douyin_total(); function get_nCoV_douyin_news(){ $content=@file_get_contents('https://i.snssdk.com/api/feed/forum_flow/

  • Python实现实时数据采集新型冠状病毒数据实例

    Python实时数据采集-新型冠状病毒 源代码 来源:https://github.com/Programming-With-Love/2019-nCoV 疫情数据时间为:2020.2.1 项目相关截图: 全国数据展示 国内数据展示 国外数据展示 查看指定区域详细数据 源代码,注意安装所需模块(例如 pip install 模块名) import requests import re from bs4 import BeautifulSoup from time import sleep imp

  • Python 写了个新型冠状病毒疫情传播模拟程序

    病毒扩散仿真程序,用 python 也可以. 概述 事情是这样的,B 站 UP 主 @ele 实验室,写了一个简单的疫情传播仿真程序,告诉大家在家待着的重要性,视频相信大家都看过了,并且 UP 主也放出了源码. 因为是 Java 开发的,所以开始我并没有多加关注.后来看到有人解析代码,发现我也能看懂,然后就琢磨用 Python 应该怎么实现. Java 版程序浅析 一个人就是 1 个(x, y)坐标点,并且每个人有一个状态. public class Person extends Point {

  • python写入已存在的excel数据实例

    python可以使用xlrd读excel,使用xlwt写excel,但是如果要把数据写入已存在的excel,需要另外一个库xlutils配合使用. 大概思路: 1.用xlrd.open_workbook打开已有的xsl文件 注意添加参数formatting_info=True,得以保存之前数据的格式 2.然后用,from xlutils.copy import copy;,之后的copy去从打开的xlrd的Book变量中,拷贝出一份,成为新的xlwt的Workbook变量 3.然后对于xlwt的

  • Android中Service实时向Activity传递数据实例分析

    本文实例讲述了Android中Service实时向Activity传递数据的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里演示一个案例,需求如下: 在Service组件中创建一个线程,该线程用来生产数值,每隔1秒数值自动加1,然后把更新后的数值在界面上实时显示. 步骤如下: 1.新建一个android项目工程,取名为demo. 2.新建一个Service类,用来实时生产数值,供界面实时显示. package com.ljq.activity; import android.app.Service;

  • python+selenium定时爬取丁香园的新型冠状病毒数据并制作出类似的地图(部署到云服务器)

    前言 硬要说这篇文章怎么来的,那得先从那几个吃野味的人开始说起-- 前天睡醒:假期还有几天:昨天睡醒:假期还有十几天:今天睡醒:假期还有一个月-- 每天过着几乎和每个假期一样的宅男生活,唯一不同的是玩手机已不再是看剧.看电影.打游戏了,而是每天都在关注着这次新冠肺炎疫情的新闻消息,真得希望这场战"疫"快点结束,让我们过上像以前一样的生活.武汉加油!中国加油!! 本次爬取的网站是丁香园点击跳转,相信大家平时都是看这个的吧. 一.准备 python3.7 selenium:自动化测试框架,

  • Python 如何实时向文件写入数据(附代码)

    目录 1:实时向csv文件写入数据 步骤1:创建文件并写入字段 步骤2:写入数据 2:实时向txt文件写入数据 再次向txt文件中写入数据 之前在做数据分析的过程中,需要对数据进行实时的写入,比如对新生成的数据写入之前已经生成的txt或csv文件中.现在想想其实很简单,所以做一个总结. 1:实时向csv文件写入数据 假设需要生成一张csv表,里面的字段对应一些数据,由于后续的过程中,不止一次写入数据,那么安全的做法是: 首先写入字段: 然后写入数据(否则字段也会每次被写入) 步骤1:创建文件并写

  • Python抓新型冠状病毒肺炎疫情数据并绘制全国疫情分布的代码实例

    运行结果(2020-2-4日数据) 数据来源 news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm 抓包分析 日报数据格式 "chinaDayList": [{ "date": "01.13", "confirm": "41", "suspect": "0", "dead": "1", "heal&qu

随机推荐