前言
武汉地区, 目前已经实现住院患者清零了, 国内疫情已经稳定, 然而中国以外新冠确诊病例达到 2720458 例. 为了体现大国风范, 今天带领大家用 python 实现绘制疫情地图
知识点
1. 爬虫基本流程
- JSON
- requests
- pyecharts
开发环境
- Python 3.6
- Pycharm
思路
1. 目标网址
2. 模拟浏览器实现访问 url
3. 从网页源代码中提取数据
4. 数据可视化
代码如下:
- #!/usr/bin/env python
- # -*- coding: utf-8 -*-
- import JSON
- import requests
- import jsonpath
- from pyecharts.charts import Map,Geo
- from pyecharts import options as opts
- from pyecharts.globals import GeoType,RenderType
- # 1. 目标网址
- url = 'https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/automation/foreign/country/ranklist'
- # 2. 模拟浏览器实现访问 url
- resp = requests.post(url).text
- # print(resp)
- data = JSON.loads(resp)
- # print(data)
- # print(data)
- # 3. 从网页源代码中提取数据
- name = jsonpath.jsonpath(data, "$..name")
- print(len(name))
- confirm = jsonpath.jsonpath(data, "$..confirm")
- print(len(confirm))
- # suspect = jsonpath.jsonpath(data, "$..suspect")
- # print(len(suspect))
- # dead = jsonpath.jsonpath(data, "$..dead")
- # print(len(dead))
- # heal = jsonpath.jsonpath(data, "$..heal")
- # print(len(heal))
- # print(china)
- # data_lists = []
- # for i in range(179):
- # data_list = []
- # data_list.append(name[i])
- # data_list.append(confirm[i])
- # data_lists.append(data_list)
- # print(data_lists)
- a = zip(name, confirm)
- nameMap = {
- 'Singapore Rep.': '新加坡',
- 'Dominican Rep.': '多米尼加',
- 'Palestine': '巴勒斯坦',
- 'Bahamas': '巴哈马',
- 'Timor-Leste': '东帝汶',
- 'Afghanistan': '阿富汗',
- 'Guinea-Bissau': '几内亚比绍',
- "Côte d'Ivoire":'科特迪瓦',
- 'Siachen Glacier': '锡亚琴冰川',
- "Br. Indian Ocean Ter.": '英属印度洋领土',
- 'Angola': '安哥拉',
- 'Albania': '阿尔巴尼亚',
- 'United Arab Emirates': '阿联酋',
- 'Argentina': '阿根廷',
- 'Armenia': '亚美尼亚',
- 'French Southern and Antarctic Lands': '法属南半球和南极领地',
- 'Australia': '澳大利亚',
- 'Austria': '奥地利',
- 'Azerbaijan': '阿塞拜疆',
- 'Burundi': '布隆迪',
- 'Belgium': '比利时',
- 'Benin': '贝宁',
- 'Burkina Faso': '布基纳法索',
- 'Bangladesh': '孟加拉国',
- 'Bulgaria': '保加利亚',
- 'The Bahamas': '巴哈马',
- 'Bosnia and Herz.': '波斯尼亚和黑塞哥维那',
- 'Belarus': '白俄罗斯',
- 'Belize': '伯利兹',
- 'Bermuda': '百慕大',
- 'Bolivia': '玻利维亚',
- 'Brazil': '巴西',
- 'Brunei': '文莱',
- 'Bhutan': '不丹',
- 'Botswana': '博茨瓦纳',
- 'Central African Rep.': '中非共和国',
- 'Canada': '加拿大',
- 'Switzerland': '瑞士',
- 'Chile': '智利',
- 'China': '中国',
- 'Ivory Coast': '象牙海岸',
- 'Cameroon': '喀麦隆',
- 'Dem. Rep. Congo': '刚果 (金)',
- 'Congo': '刚果 (布)',
- 'Colombia': '哥伦比亚',
- 'Costa Rica': '哥斯达黎加',
- 'Cuba': '古巴',
- 'N. Cyprus': '北塞浦路斯',
- 'Cyprus': '塞浦路斯',
- 'Czech Rep.': '捷克',
- 'Germany': '德国',
- 'Djibouti': '吉布提',
- 'Denmark': '丹麦',
- 'Algeria': '阿尔及利亚',
- 'Ecuador': '厄瓜多尔',
- 'Egypt': '埃及',
- 'Eritrea': '厄立特里亚',
- 'Spain': '西班牙',
- 'Estonia': '爱沙尼亚',
- 'Ethiopia': '埃塞俄比亚',
- 'Finland': '芬兰',
- 'Fiji': '斐',
- 'Falkland Islands': '福克兰群岛',
- 'France': '法国',
- 'Gabon': '加蓬',
- 'United Kingdom': '英国',
- 'Georgia': '格鲁吉亚',
- 'Ghana': '加纳',
- 'Guinea': '几内亚',
- 'Gambia': '冈比亚',
- 'Guinea Bissau': '几内亚比绍',
- 'Eq. Guinea': '赤道几内亚',
- 'Greece': '希腊',
- 'Greenland': '格陵兰',
- 'Guatemala': '危地马拉',
- 'French Guiana': '法属圭亚那',
- 'Guyana': '圭亚那',
- 'Honduras': '洪都拉斯',
- 'Croatia': '克罗地亚',
- 'Haiti': '海地',
- 'Hungary': '匈牙利',
- 'Indonesia': '印度尼西亚',
- 'India': '印度',
- 'Ireland': '爱尔兰',
- 'Iran': '伊朗',
- 'Iraq': '伊拉克',
- 'Iceland': '冰岛',
- 'Israel': '以色列',
- 'Italy': '意大利',
- 'Jamaica': '牙买加',
- 'Jordan': '约旦',
- 'Japan': '日本',
- 'Japan': '日本本土',
- 'Kazakhstan': '哈萨克斯坦',
- 'Kenya': '肯尼亚',
- 'Kyrgyzstan': '吉尔吉斯斯坦',
- 'Cambodia': '柬埔寨',
- 'Korea': '韩国',
- 'Kosovo': '科索沃',
- 'Kuwait': '科威特',
- 'Lao PDR': '老挝',
- 'Lebanon': '黎巴嫩',
- 'Liberia': '利比里亚',
- 'Libya': '利比亚',
- 'Sri Lanka': '斯里兰卡',
- 'Lesotho': '莱索托',
- 'Lithuania': '立陶宛',
- 'Luxembourg': '卢森堡',
- 'Latvia': '拉脱维亚',
- 'Morocco': '摩洛哥',
- 'Moldova': '摩尔多瓦',
- 'Madagascar': '马达加斯加',
- 'Mexico': '墨西哥',
- 'Macedonia': '马其顿',
- 'Mali': '马里',
- 'Myanmar': '缅甸',
- 'Montenegro': '黑山',
- 'Mongolia': '蒙古',
- 'Mozambique': '莫桑比克',
- 'Mauritania': '毛里塔尼亚',
- 'Malawi': '马拉维',
- 'Malaysia': '马来西亚',
- 'Namibia': '纳米比亚',
- 'New Caledonia': '新喀里多尼亚',
- 'Niger': '尼日尔',
- 'Nigeria': '尼日利亚',
- 'Nicaragua': '尼加拉瓜',
- 'Netherlands': '荷兰',
- 'Norway': '挪威',
- 'Nepal': '尼泊尔',
- 'New Zealand': '新西兰',
- 'Oman': '阿曼',
- 'Pakistan': '巴基斯坦',
- 'Panama': '巴拿马',
- 'Peru': '秘鲁',
- 'Philippines': '菲律宾',
- 'Papua New Guinea': '巴布亚新几内亚',
- 'Poland': '波兰',
- 'Puerto Rico': '波多黎各',
- 'Dem. Rep. Korea': '朝鲜',
- 'Portugal': '葡萄牙',
- 'Paraguay': '巴拉圭',
- 'Qatar': '卡塔尔',
- 'Romania': '罗马尼亚',
- 'Russia': '俄罗斯',
- 'Rwanda': '卢旺达',
- 'W. Sahara': '西撒哈拉',
- 'Saudi Arabia': '沙特阿拉伯',
- 'Sudan': '苏丹',
- 'S. Sudan': '南苏丹',
- 'Senegal': '塞内加尔',
- 'Solomon Is.': '所罗门群岛',
- 'Sierra Leone': '塞拉利昂',
- 'El Salvador': '萨尔瓦多',
- 'Somaliland': '索马里兰',
- 'Somalia': '索马里',
- 'Serbia': '塞尔维亚',
- 'Suriname': '苏里南',
- 'Slovakia': '斯洛伐克',
- 'Slovenia': '斯洛文尼亚',
- 'Sweden': '瑞典',
- 'Swaziland': '斯威士兰',
- 'Syria': '叙利亚',
- 'Chad': '乍得',
- 'Togo': '多哥',
- 'Thailand': '泰国',
- 'Tajikistan': '塔吉克斯坦',
- 'Turkmenistan': '土库曼斯坦',
- 'East Timor': '东帝汶',
- 'Trinidad and Tobago': '特里尼达和多巴哥',
- 'Tunisia': '突尼斯',
- 'Turkey': '土耳其',
- 'Tanzania': '坦桑尼亚',
- 'Uganda': '乌干达',
- 'Ukraine': '乌克兰',
- 'Uruguay': '乌拉圭',
- 'United States': '美国',
- 'Uzbekistan': '乌兹别克斯坦',
- 'Venezuela': '委内瑞拉',
- 'Vietnam': '越南',
- 'Vanuatu': '瓦努阿图',
- 'West Bank': '西岸',
- 'Yemen': '也门',
- 'South Africa': '南非',
- 'Zambia': '赞比亚',
- 'Zimbabwe': '津巴布韦'
- }
- map_ = Map(opts.InitOpts(width='1200px', height='600px')).add(series_name="世界各国病死率", # 设置提示框标签
- data_pair=a, # 输入数据
- maptype="world", # 设置地图类型为世界地图
- name_map=nameMap, # 添加映射
- is_map_symbol_show=False # 不显示标记点
- )
- # 设置系列配置项
- map_.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 不显示国家名称
- # 设置全局配置项
- map_.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="国外疫情情况"), # 设置图标题
- visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1000000, is_piecewise=True)) # 显示图例
- # map_.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="国外疫情情况"), # 设置图标题
- # visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(pieces=[ # 自定义分组的分店和颜色
- # {"min": 900000, "color": "#800000"},
- # {"min": 50000, "max": 500000, "lable":'0.15~0.19', "color": "#AA0000"}, # 栗色
- # {"min": 10000, "max": 50000, "color": "#CC0000"}, # 耐火砖
- # {"min": 1000, "max": 10000, "color": "#FF0000"}, # 印度红
- # {"min": 0, "max": 1000, "color": "#FF3333"}, # 玫瑰棕色
- # {"max": 0, "color": "#FFCCCC"}, # 薄雾玫瑰
- # ],
- # is_piecewise=True)) # 显示分段式图例
- map_.render("国外疫情情况. html")
最后效果图:
如果你处于想学 Python 或者正在学习 Python,Python 的教程不少了吧, 但是是最新的吗? 说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容, 在这小编分享一波 2020 最新的 Python 教程. 获取方式, 私信小编 "资料", 即可免费获取哦!
来源: https://www.cnblogs.com/python0921/p/12797374.html