Pythonの有する新規コロナウイルス肺炎リアルタイムデータをクロール、pyechartsは全国流行のヒートマップを描くV1.X

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業績（2020年2月13日）
基本的な流れ
データフォーマット
コードの実装
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業績（2020年2月13日）

HEATMAP
SCATTER
SCATTERは、部分的に湖北省を拡大しました

基本的な流れ

グラブ流行のデータから、全国のデータテンセント流行の動的なリアルタイム、直接JSONを取得
地域の地理アウトフィルターは存在しない（または地理は文句を言うでしょう）
ヒートマップを描くGEO

データフォーマット

パケットキャプチャ解析の次の資料を参照してください
全国流行の分布を描く、パイソンとグラブ新しいコロナウイルス肺炎の流行データ

また、データは、テキスト、プレス、主に正規表現で、1は、以下を参照することができている場合には
、市内の流行のマップを描き、パイソンとリアルタイムデータコロナキャッチ肺炎の小説

コードの実装


#%%
# 全国疫情地区分布(各省确诊病例)
def catch_cn_disease_dis_ex():
    timestamp = '%d'%int(time.time()*1000)
    url_area = ('https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'
               '&callback=&_=') + timestamp
    world_data = json.loads(requests.get(url=url_area).json()['data'])
    china_data = jsonpath.jsonpath(world_data, 
                                   expr='$.areaTree[0].children[*]')
    ls_province_names = jsonpath.jsonpath(china_data, expr='$[*].name')
    ls_confirm_vals = jsonpath.jsonpath(china_data, expr='$[*].total.confirm')
    ls_province_confirm = list(zip(ls_province_names, ls_confirm_vals,)) 
    
    ls_city_names = jsonpath.jsonpath(china_data, expr='$[*].children[*].name')
    ls_city_confirm_vals = jsonpath.jsonpath(china_data, expr='$[*].children[*].total.confirm')
    ls_city_confirm = list(zip(ls_city_names, ls_city_confirm_vals))
    return ls_province_confirm, world_data, ls_city_confirm


#%%
g_ls_area_cfm_tuple =  catch_cn_disease_dis_ex()[2]
#%%
import numpy as np
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType

# 过滤掉无效地区，如'地区待确认'、'外地来沪'等
# 注：数据源中台湾部分的数据未细化到城市，城市name为‘地区待确认’
def filter_city_cfm_by_geo(ls_area_cfm_tuple):
    ls_cfm_legal_cities = []
    c = Geo().add_schema(maptype='china')
    for city_name, city_cfm_val in ls_area_cfm_tuple:
        if c.get_coordinate(name=city_name) is None:
            print(city_name)
        else:            
            ls_cfm_legal_cities.append(tuple([city_name, city_cfm_val]))
    print(ls_cfm_legal_cities)
    return ls_cfm_legal_cities
#%%
ls_cfm_legal_cities = filter_city_cfm_by_geo(g_ls_area_cfm_tuple)
print(ls_cfm_legal_cities)
#%%
# 绘制全国疫情热力图
def heatmap_cn_disease_dis(ls_cfm_legal_cities) -> Geo:
    c = (
        Geo(init_opts=opts.InitOpts(width='100%', height='900px'))
        .add_schema(maptype='china')
        .add('中国', ls_cfm_legal_cities, type_=ChartType.HEATMAP) # EFFECT_SCATTER|SCATTER|HEATMAP
       # .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,        
                                                   # 把name中的经纬度干掉
                                                   formatter=JsCode("""
                                                           function(params){                                                                                                         
                                                                if (typeof(params.data) == 'undefined') {
                                                                    return params.value[2];  
                                                                } else {          
                                                                    return params.data.name + params.data.value[2] + '例' ;
                                                                }                                                                                                                 
                                                           }"""
                                                   ))
                                 ) 
        # 数目差别太大不宜用连续颜色，opts.VisualMapOpts(is_show=True, min_=0, max_=1000),
        .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True,  
                                                           #is_piecewise=False,  # 是否为分段型
                                                           pos_top='center',
                                                           # min_=0,
                                                           # max_=500, # 怎么设置差额巨大数据的颜色分布呢用分段？  
                                                           is_piecewise=True,  # 是否为分段型
                                            
                                                           pieces=[
                                                               {'min': 10000}, 
                                                               {'min': 1000, 'max': 10000},
                                                               {'min': 500, 'max': 999},
                                                               {'min': 100, 'max': 499},
                                                               {'min': 10, 'max': 99},
                                                               {'min': 0, 'max': 5} ],                                              
                                                           ), 
                             title_opts=opts.TitleOpts(title='冠状病毒疫情热力图')
                            
         )
    )
    return c

#%%
heatmap_cn_disease_dis(ls_cfm_legal_cities).render('中国疫情热力地图.html')