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Python 抓取肺炎疫情数据.zip

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简介:
本项目提供了一个使用Python语言编写的数据抓取脚本,用于自动收集和整理关于肺炎疫情的相关信息。通过简单的运行即可获取最新的疫情统计数据。 使用Python爬取肺炎疫情数据,结合requests和matplotlib库,从163.com接口获取数据,并用堆叠柱状图展示各省市的数据。

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客服
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  • Python .zip
    优质
    本项目提供了一个使用Python语言编写的数据抓取脚本,用于自动收集和整理关于肺炎疫情的相关信息。通过简单的运行即可获取最新的疫情统计数据。 使用Python爬取肺炎疫情数据,结合requests和matplotlib库,从163.com接口获取数据,并用堆叠柱状图展示各省市的数据。
  • 定时全国并生成Web接口
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    本项目旨在实时监测全国各地新冠肺炎疫情动态,通过自动定时抓取官方数据,并提供便捷的Web API接口服务,便于开发者快速获取最新信息。 为了定时爬取全国肺炎疫情的信息并制作web接口,可以使用腾讯提供的API(https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5)。数据将存储在MySQL数据库中,并通过Python 3.7进行处理和解析。最初尝试直接边爬边存时遇到了一些错误,因此决定先将抓取到的数据保存为json格式文件,然后再从这些文件中读取并解析json数据以进一步处理。 以下是使用的部分代码示例: ```python import requests import json import time # 获取腾讯API的响应内容,并将其转换成JSON对象。 response = requests.get(https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5) data = json.loads(response.text) # 数据存储和处理逻辑会在此处添加,例如将数据保存为json文件或者直接插入到MySQL数据库中。 import pymysql from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route(/get_data, methods=[GET]) def get_data(): # 这里可以读取已经存好的JSON文件或从腾讯API获取最新信息。 response = requests.get(https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5) data = json.loads(response.text) # 对数据进行进一步处理,比如解析json、过滤所需的信息等。 return json.dumps(data) if __name__ == __main__: app.run() ``` 注意:在实际应用中可能还需要添加异常处理和日志记录等功能来增强代码的健壮性和可维护性。
  • 新冠可视化分析-FinBI
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    FinBI: 新冠肺炎疫情的数据可视化分析工具,提供详尽、实时的疫情数据展示与深度洞察,助力用户理解全球疫情动态及发展趋势。 数据可视化-新冠肺炎疫情可视化分析-finbi 一、实验(实训)目的 1. 熟悉FineBI界面、菜单栏以及函数的使用; 2. 独立完成一个可视化项目,熟悉内容数据及业务流程; 3. 完成对新冠肺炎疫情自助数据集处理,并形成可视化面板和数据分析结论。 二、实验(实训)原理或方法 利用提供的“新冠肺炎疫情数据分析活动数据包”中的Excel表格进行相关操作。 三、仪器设备与材料 计算机、FineBI工具 四、实验步骤 1. 数据来源: 实验要求如下: (1)实践内容:“全民战疫”。在新型冠状病毒肺炎疫情期间,以展示疫情态势、普及疫情防控知识以及分析人口迁移分布等为主要内容的数据可视化公益活动正在进行。活动鼓励参与者围绕上述场景挖掘多源数据间的关联关系,并创作具有积极意义的作品,共同助力抗击疫情的胜利。 注:所提供的数据均为真实信息样本,仅供数据分析和学术研究使用,不作信息披露用途。 该数据集涵盖了各省份疫情现状、春运期间的人口迁入与迁出情况、新型肺炎患者的通行轨迹查询以及医用物资等相关内容。
  • 新型冠状病毒确诊病例
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    本页面提供最新的新型冠状病毒肺炎疫情的确诊病例数据,包括新增、累计及分布情况等信息,帮助用户及时了解疫情动态。 新冠病毒肺炎疫情确诊数据已经进行了整理,包括全国、省、市从1月11日开始的每日确诊人数和治愈人数等数据。最新的数据可以联系作者获取。
  • Python信息
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    本项目利用Python编写代码,自动从官方渠道获取最新的疫情数据,包括确诊病例、疑似病例和死亡人数等,帮助用户及时了解疫情动态。 我们来分析一下网页的请求消息,发现这个请求的响应消息就是我们需要的疫情信息。由于响应消息内容庞大,在这里展示一张图片代替文本信息,确实包含了各个地区的疫情数据。 在使用Python 3实现获取这些数据时,并没有遇到反爬取的问题,可以直接进行爬取操作。首先需要确定URL: ``` url = https://c.m.163.com/ug/api/wuhan/app/data/list-total ``` 为了使请求成功,我们需要设置一些头部信息来伪装成浏览器,这可以通过直接复制自己浏览器中的请求头实现。 ```python headers = { # 头部信息需要根据实际需求填写完整 } ``` 这样就可以顺利获取到疫情数据了。
  • 新冠问卷调查报告.pdf
    优质
    本报告基于对公众进行的问卷调查,详细分析了新冠肺炎疫情期间人们的生活变化、心理健康状况以及对政府防疫措施的态度和建议。 基于大量的问卷调查结果,本段落档评估了新冠疫情对日常生活和生产的影响。
  • CEPCS(新冠防控系统)- caozha版本
    优质
    CEPCS(caozha版)是一款专为抗击新冠疫情设计的高效管理系统,旨在通过智能化手段助力疫情监控与防控,保障公众健康安全。 CEPCS(全称:COVID-19 Epidemic Prevention and Control System)是一个基于PHP开发的系统,适用于单位、企业、学校、工业园区及村落等多种场景下的新冠肺炎疫情防控工作。 该系统的前端功能包括员工或访客登记与登录、个人资料查看、我的二维码展示等模块。其中,“我的二维码”功能允许具有管理权限的人通过扫描用户提供的二维码直接访问此用户的全部信息;此外,系统还具备疫情上报和公告发布等功能,以帮助企业或园区高效地进行内部疫情防控。 后端部分则基于caozha-admin框架开发,并集成了多种实用的功能如:疫情新闻公告、会员管理、疫情报告记录追踪、系统设置调整、管理员维护及权限组管理等模块。此外,还提供了详细的系统日志功能以便于管理和审计操作行为。
  • Python
    优质
    本项目利用Python编写脚本,自动从官方渠道获取最新疫情数据,并进行分析与可视化展示,帮助用户快速了解疫情动态。 本段落主要介绍了使用Python爬取疫情数据的方法,并提供了简单易懂的程序源码作为参考。该内容具有较高的实用价值,适合需要此类功能的朋友学习借鉴。
  • 使用 Python 和 Flask 并可视化
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    本项目利用Python和Flask框架抓取实时疫情数据,并通过图表形式直观展示疫情动态和发展趋势。 使用Python爬虫获取疫情数据,并利用Flask+Echarts对数据进行分析与多样化展示。制作的新冠肺炎疫情实时监控项目具备以下功能:1、统计全球各国疫情数据;2、统计全国各省市地区每日疫情数据并以图表形式展现;3、统计全国疫情历史数据并以图表形式展现;4、统计百度热搜数据,并以词云图形式展现。该项目包含具体的使用说明和爬虫笔记,采用MySQL数据库存储数据,提供完整的数据库文件供直接下载使用。