如何利用Python及其库，构建一个实时更新疫情数据的可视化系统？请提供详细步骤及示例代码。

要实现疫情数据的实时可视化展示，首先需要确定数据来源，比如世界卫生组织（WHO）或约翰霍普金斯大学的公开数据。接下来，我们将使用Python编程语言结合数据处理库如Pandas进行数据清洗和整理，以及使用可视化工具如Plotly进行数据的图形化展示。以下是具体的实现步骤和代码示例：

参考资源链接：[Python疫情数据可视化系统毕业设计](https://wenku.csdn.net/doc/a8mmkapgg0?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据获取：使用requests库从API或网页上抓取疫情数据。

import requests

# 假设这是约翰霍普金斯大学疫情数据的API
url = '***'
response = requests.get(url)
data = response.json()

2. 数据处理：利用Pandas库对获取的数据进行清洗和分析。

import pandas as pd

# 假设data是一个字典，我们需要转换成DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 清洗数据，例如去除无效或缺失的条目
df = df.dropna(subset=['cases', 'deaths'])
# 选择需要的数据列
df = df[['date', 'cases', 'deaths', 'country']]

3. 数据可视化：使用Plotly库创建疫情趋势图。

import plotly.express as px

# 假设我们选择某个国家的数据进行展示
country_data = df[df['country'] == 'China']

fig = px.line(country_data, x='date', y='cases', title='疫情趋势图')
fig.show()

4. 实时更新：可以设置定时任务（例如使用APScheduler库），定期从数据源抓取最新数据并更新可视化展示。

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

def update_visualization():
    # 上述步骤1至3的代码
    pass

scheduler = BackgroundScheduler()
scheduler.add_job(func=update_visualization, trigger='interval', hours=1)  # 每小时更新一次
scheduler.start()

在构建系统时，还需要考虑用户界面的设计，可以使用Dash框架将Plotly图表嵌入到Web应用中，让用户可以在线访问。此外，应确保系统的稳定性和性能，特别是在数据量大时。

通过上述步骤，我们可以实现一个基于Python的实时疫情数据可视化系统。为了进一步深入学习数据可视化和系统开发的知识，建议查看《Python疫情数据可视化系统毕业设计》这份资源，其中包含了完整的项目报告、源代码、数据文件以及运行说明文档，为你的毕业设计或相关项目提供全面的支持和参考。

参考资源链接：[Python疫情数据可视化系统毕业设计](https://wenku.csdn.net/doc/a8mmkapgg0?spm=1055.2569.3001.10343)