2020年是波折的一年，在经历长达近一年的抗疫之后，本以为形势有所好转，但没想到冬季的来临，让这种病毒又有了新的起色，如此看来，距离脱离口罩还有一段路要走。
北京日报截图
作为普通人的我们，在遵守相关规定进行日常防护外，不得不感慨我国疫情防控的精准及时，那么疫情防控中的数据是从何而来的呢？今天黑马君就带大家揭秘如何用python轻松获取疫情数据——
课程内容：
1. 网络爬虫概述
2. requests请求库
3. BeautifulSoup解析库
4. 正则表达式
5. json模块
6. 疫情爬虫项目
7. 疫情数据可视化介绍
适用人群：
1、对爬虫感兴趣的在校生及应届毕业生。
2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事数据行业高薪工作的在职人员。
3、对数据行业感兴趣的相关人员。
基础课程主讲内容包括：
阶段一：网络爬虫概述
1. 网络爬虫与浏览器的区别
2. 网络爬虫的概念
阶段二： requests请求库
1. requests介绍与安装
2. requests基本使用
3. 案例： 请求疫情首页
阶段三. BeautifulSoup解析库
1. BeautifulSoup介绍与安装
2. BeautifulSoup对象介绍与创建
3. BeautifulSoup对象的find方法
4. 案例： 从疫情首页提前各国最新的疫情数据
阶段四： 正则表达式
1. 正则表达式的概念与作用
2. 正则表达式的常见语法
3. re.findall() 方法
4. 正则表达式中的r原串的使用
5. 案例: 提取最新的疫情数据的json字符串
阶段五： json模块
1. json模块介绍
2. json 转换为 python
3. python 转换为 json
4. 案例: 解析最新的疫情数据的json字符串
阶段六： 疫情爬虫项目
1. 实现 采集最近一日世界各国疫情数据
2. 实现 采集从01月23日以来的世界各国疫情数据
3. 实现 采集最近一日全国各省疫情数据
4. 实现 采集从01月23日以来全国各省疫情数据
5. 重构 爬虫项目代码
阶段七: 疫情数据可视化
1. 近一日世界各国疫情数据可视化
2. 从01月23日以来的世界各国疫情数据可视化
3. 最近一日全国各省疫情数据可视化
4. 从01月23日以来全国各省疫情数据可视化