如何利用Python和Flask框架构建一个新冠疫情数据可视化的Web应用？请介绍数据获取、处理及可视化实现的关键步骤。

为了构建一个新冠疫情数据可视化的Web应用，你需要遵循一系列关键步骤，包括数据获取、处理和可视化。首先，数据获取是构建应用的基础。你可以使用Python编写爬虫脚本从公开的疫情数据源如WHO、Johns Hopkins University等网站抓取数据。利用requests库发送HTTP请求，并用BeautifulSoup或lxml解析HTML或XML数据，提取出所需信息。

参考资源链接：[Python+Flask实现的新冠疫情可视化系统设计](https://wenku.csdn.net/doc/4e5pf7f4du?spm=1055.2569.3001.10343)

数据处理则是确保数据质量的关键环节。通过Python进行数据清洗，去除无关或重复的数据，使用pandas库进行数据整理和格式化，确保数据的一致性和可分析性。例如，你可以定义一个数据清洗函数，去除空值、格式化日期、统一病例数和死亡人数的单位等。

在可视化方面，可以利用Matplotlib、Seaborn或Plotly等Python库创建动态图表。设计一个直观且信息丰富的用户界面，让用户能够轻松地查看疫情的全球分布、新增病例、死亡率等关键指标的变化。在Flask框架中，你可以创建相应的路由和视图函数来处理HTTP请求，并通过模板引擎如Jinja2渲染数据和图表。

在Flask应用中，你可以使用SQLite或其他数据库来存储处理后的数据，然后通过Flask-SQLAlchemy等扩展与数据库交互。此外，为了提高用户交互体验，你可以使用前端技术如JavaScript和Ajax实现数据的动态加载和更新。

在构建应用的过程中，你可能需要关注应用的性能和安全性。例如，确保对用户输入进行验证，防止SQL注入等攻击。此外，使用缓存技术可以提高数据加载和图表渲染的响应速度。

最后，为了确保系统的稳定性和可靠性，你需要对应用进行充分的测试，包括单元测试和集成测试，并对系统进行性能评估，比如通过压力测试来检测系统的负载能力。

通过以上步骤，你可以构建出一个功能完备的新冠疫情数据可视化Web应用。为了更深入地了解整个构建过程和关键实现细节，推荐参考《Python+Flask实现的新冠疫情可视化系统设计》一书，它提供了系统设计的全过程，包括架构、实现、测试和性能评估等，是进行项目实战的宝贵资源。

参考资源链接：[Python+Flask实现的新冠疫情可视化系统设计](https://wenku.csdn.net/doc/4e5pf7f4du?spm=1055.2569.3001.10343)