today_world=get_data(areaTree,['id','lastUpdateTime','name'])

你可以使用以下代码来获取"areaTree"中的数据:

today_world = get_data(areaTree, ['id', 'lastUpdateTime', 'name'])

这将返回一个包含指定属性的数据列表。请确保在调用该函数之前，你已经正确地定义了"areaTree"变量。

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import json import pandas as pd import requests ur='https://v.api.aa1.cn/api/api-yq-all/index.php' headers={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'} res=requests.get(url=ur,headers=headers).text dict=json.loads(res) lzt_list=dict['data']['areaTree'][2]['children'][8]['children'] name_list=[] lastUpdateTime_list=[] confirm_list=[] for i in lzt_list: name_list.append(i['name']) lastUpdateTime_list.append(i['lastUpdateTime']) confirm_list.append(i['total']['confirm']) #print(data_list,confirm_list,sep="\n") data=pd.DataFrame({"地点":name_list,"最后时间":lastUpdateTime_list,"感染人数":confirm_list}) print(name_list) print(lastUpdateTime_list) print(confirm_list) wc=pd.ExcelWriter("SeleniumDemo/海南疫情.xlsx") data.to_excel(wc,'data') wc._save() 解释这段代码的意

这段代码是一个 Python 程序，主要是从指定网址获取数据，解析数据，提取海南省各地市的疫情数据，然后将数据保存在 Excel 文件中。下面是具体的解释：

1. 首先，程序导入了三个模块：`json`、`pandas` 和 `requests`，分别用于处理 JSON 数据、操作数据框和发送 HTTP 请求。

2. 然后，程序定义了一个变量 `ur`，它存储了要获取数据的网址。

3. 接着，程序定义了一个请求头 `headers`，用于模拟浏览器向服务器发送请求。

4. 程序使用 `requests.get()` 方法发送 GET 请求，获取网页的响应内容，并使用 `text` 属性获取响应的文本内容。

5. 接下来，程序使用 `json.loads()` 方法将响应的 JSON 数据解析成 Python 字典类型。其中，`dict` 变量存储了整个字典数据。

6. 程序从字典中提取了海南省各地市的疫情数据，并将数据分别存储在 `name_list`、`lastUpdateTime_list` 和 `confirm_list` 三个列表中。

7. 然后，程序使用 `pd.DataFrame()` 方法将三个列表组合成一个数据框 `data`，其中，"地点"、"最后时间" 和 "感染人数" 分别是数据框的列名。

8. 最后，程序使用 `pd.ExcelWriter()` 方法创建一个 Excel 文件 `海南疫情.xlsx`，将数据框 `data` 存储在名为 "data" 的工作表中，并使用 `_save()` 方法将文件保存到本地磁盘中。

['id', 'lastUpdateTime', 'name', 'totalconfirm', 'totalsuspect', 'totalheal', 'totaldead', 'totalsevere', 'totalinput', 'today_confirm', 'today_suspect', 'today_heal', 'today_dead', 'today_severe', 'today_storeConfirm', 'today_input']

这个列表中的元素看起来像是与疫情数据相关的属性名称，包括id、最后更新时间、名称、累计确诊人数、累计疑似人数、累计治愈人数、累计死亡人数、累计重症人数、累计输入人数、今日新增确诊人数、今日新增疑似人数、今日新增治愈人数、今日新增死亡人数、今日新增重症人数、今日新增确诊人数（来自境外输入）、今日新增输入人数等。这些属性通常用于描述疫情的统计情况。