プロジェクトで使用される知識：
1、ZIP（）：ZIP（）のパラメータとしてオブジェクトを反復する一連のをとる内蔵Pythonの関数であり、オブジェクトの対応する要素は、1つのタプル（組に充填その後）、0番目のようにすべての0番目の要素パラメータ、パラメータの全ての要素に対応する最初のタプルに対応するタプル、およびそれらこれらのタプルからリスト（リスト）を返します。lengthパラメータは、パラメータの同じリストに至るまで渡され、最短のオブジェクトの長さが返された場合。ZIP（[1,2,3,4]、[5,6,7,8 ]） 戻り[（1,5）、（2,6）、（3,7）、（4,8）]
2 、＃のjson.loads（）は、文字列を読み取るために使用され、辞書形式のpythonにデータを変換
＃ - * -コーディング：UTF-8を- * -
インポート時、JSONは、リクエスト
のインポートがAS PLT matplotlib.pyplot
インポートnumpyのをNP AS
＃テンセントの流行把持リアルタイムデータJSON
URL =「https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'% INT（time.time（）は* 1000）
origindatas requests.get =（URL = URL）
を印刷（ "origindata：" + origindatas.json（） 'データ']）＃は、内部フォーマットとJSON取得したデータにデータをフェッチ
プリント（ "ステータスコード：" + STR（origindatas。
= json.loadsデータ（requests.get（URL = URL）.json（）[ 'データ']）
印刷（ "DATAS："）
を印刷（文字列（データ））
を印刷（data.keys（））
＃状態の統計情報（湖北省、河南省と浙江省、湖南省、広東省、安徽省の34回の県....）
のデータをc_datas = [ 'areaTree'] [ 0] [ '子供']
印刷（LEN（c_datas））
c_datasの項目について：
印刷（項目[ '名前']、エンド= ""）＃GETの各州の州の名前
他：
印刷（ "\ N-"）
＃表示データ陝西
TECHNOLOGY = c_datas [ '子供] [17]
TECHNOLOGYのデータの：
印刷（データ）
＃解析JSONデータ
total_datas = {}
shanxi_datas = {}
c_datasのデータの：
IFデータ[ '名前'] total_datasにない：
：total_datas.update（{0データ[ '名前']}）
データ[ '子供でprovince_dataのための ＃：] 各州認めデータ収集における
total_datas [データ[ '名前']] = + INT（province_data [ '合計'] [ '確認']）
印刷（total_datas）
＃陝西省省各都市のデータ取得
山西省でSXのために：
印刷（SX [ 'name'を] + "\ N-"）
を印刷（int型（SX [ '合計'] [ '確認して']））
shanxi_datas [SXを[ '名']] = INT（SX ['合計'] ['確認「]）
印刷（shanxi_datas）
名shanxi_datas.keys =（）
NUMS = shanxi_datas.values（）
＃ドローバー
plt.figure（figsize = [10 、6]）
plt.bar（名前、NUMS、幅= 0.3、カラー= 'グリーン'）
＃タイトルセット
plt.xlabel（ "領域"、fontproperties = 'SimHei'、= 90、サイズ= 12回転である）
PLT。ylabelの（ "番号"、fontproperties = 'SimHei'、サイズ= 12）
、plt.title（ "陝西省の都市の流行データ比較"、fontproperties = 'SimHei'サイズ= 20）
plt.xticks（リスト（名前）、fontproperties = 'SimHei'、回転= -45、サイズ= 10）
＃データは各グラフィックに表示されている
ZIPでAは、B（リスト（名前）、リスト（NUMS））：
plt.text（A、B、B、HA =行く'、VA = '底' ,. 6サイズ= ）
plt.show（）
