python实现爬虫查看冠状病毒肺炎疫情

介绍

本文是使用python语言实现的简单爬虫，用于爬取官方网站给出的具体数据，以便得知具体的肺炎疫情状况。

数据来源

本次我们使用的数据来源是 丁香医生的疫情通报网站

我们将通过下面这些代码得到我们想要的疫情数据。同时我们使用pyecharts库，为河南省内所有数据绘制了一份疫情地图。
值得注意的是：这个网站其中的一部分内容是使用js异步加载出的，因此我们并不能直接找到上面图片中那些数据的直接xpath，因为很容易发现，从直接xpath加载出的数据为空。
若要直接从xpath中拿到数据，需要使用python的webdriver库模拟人打开浏览器进行交互，从而得到我们想要的数据。
在这里我们使用的不是上面的方法，而是在原始网页中找到了存储这些数据的位置。

代码

import requests
from lxml import html
import re
import json
import time
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolTypedef geo_henan(city_list, num_list) -> Map():c = (Map().add("图例",[list(z) for z in zip(city_list, num_list)],"河南").set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="河南疫情地图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=False)))return curl = 'https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia'
res = requests.get(url)
res.encoding = 'utf-8'# f = open('../疫情.html', 'w+', encoding='utf-8')
# f.write(res.text)pattern = re.compile(r'"confirmedCount":.+"virus"')
pattern_Henan = re.compile(r'"河南".+?"comment"')
pattern_Henan_Inner = re.compile(r'{"cityName":"信阳.+?待明确地区')tree = html.fromstring(res.text)
pos = '//*[@id="getStatisticsService"]/text()'
data = str(tree.xpath(pos))
data = re.findall(pattern, data)
data = data[0][:-8]
data = '{' + str(data) + '}'
data = json.loads(data)print(time.strftime('{a}%Y{y}%m{m}%d{d} %H:%M').format(a='现在是', y='年', m='月', d='日'))
print(f"确诊人数：{data['confirmedCount']}")
print(f"疑似人数：{data['suspectedCount']}")
print(f"死亡人数：{data['deadCount']}")
print(f"重症人数：{data['seriousCount']}")
print(f"治愈人数：{data['curedCount']}")pos = '//*[@id="getListByCountryTypeService1"]/text()'
data = str(tree.xpath(pos))
data = re.findall(pattern_Henan, data)
data = data[0]
data = '{' + data[19:-10] + '}'
data = json.loads(data)print('-' * 40)
print(f"河南省确诊人数：{data['confirmedCount']}")
print(f"河南省死亡人数：{data['deadCount']}")
print(f"河南省治愈人数：{data['curedCount']}")pos = '//*[@id="getAreaStat"]/text()'
data = str(tree.xpath(pos))
data = re.findall(pattern_Henan_Inner, data)
data = data[0]
data = data[:-20]
data_list = data.split('},')city_list = []
num_list = []
for i in range(len(data_list)):data_list[i] = data_list[i][1:]data_list[i] = '{' + data_list[i] + '}'data_list[i] = json.loads(data_list[i])data_list[i]['cityName'] = data_list[i]['cityName'] + '市'city_list.append(data_list[i]['cityName'])num_list.append(data_list[i]['confirmedCount'])geo_henan(city_list, num_list).render('../河南疫情地图.html')

代码效果