最近被新型冠状病毒搞的人心惶惶，很多城市被病毒感染，今天小编给大家分享使用Python制作新型冠状病毒实时疫情图，感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
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变量的，用正则处理下就好，然后用python自带的json.loads方法就可以转为dict了
result = requests.get(
'https://interface.sina.cn/news/wap/fymap2020_data.d.json?1580097300739&&callback=sinajp_1580097300873005379567841634181')
json_str = re.search("\(+([^)]*)\)+", result.text).group(1)
html = f"{json_str}"
table = json.loads(f"{html}")
数据格式很简单，省数据和下属城市的数据
{ 'city': [ { 'conNum': '4',
'cureNum': '0',
'deathNum': '0',
'name': '乌鲁木齐',
'susNum': '0'},
{ 'conNum': '1',
'cureNum': '0',
'deathNum': '0',
'name': '伊犁州',
'susNum': '0'}],
'cureNum': '0',
'deathNum': '0',
'name': '新疆',
'susNum': '0',
'value': '5'}
英语好的同学可以直接猜到cureNum是治愈数，deathNum是死亡人数。value应该是确诊数，其它字段可以根据原网站表格确定
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最直观的图表当然是地图了。国内大厂出的echarts自然会对国内地图有最好的支持。用pip安装pyecharts, 以及两个数据包echarts-china-provinces-pypkg
echarts-china-cities-pypkg 即可
遍历下json数据，把省名和确诊数存在data数据里传给map对象就好
for province in table['data']['list']:
pp.pprint(province)
data.append((province['name'], province['value']))
for city in province['city']:
pp.pprint(city)
map_p = Map()
map_p.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="实时疫情图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100))
map_p.add("确诊", data, maptype="china")
map_p.render("ncov.html") # 生成html文件
代码很简单，注意max是决定渲染颜色的。效果图如下
达到100确诊的省份一目了然。感兴趣的同学还可以制作市级别或者世界地图。
最后祝愿早日都变为蓝色吧。武汉加油，中国加油！
总结
以上所述是小编给大家介绍的使用Python制作新型冠状病毒实时疫情图
