爬取疫情现有病人数、累计死亡人数、累计治愈人数、累计病人数

获取疫情数据需要访问相关的数据源，以下是获取中国疫情数据的示例代码（使用 Python3 和 requests 库）：

import requests

url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'
response = requests.get(url)
data = response.json()['data']
data = json.loads(data)

china_data = data['areaTree'][0]['total']
currentConfirmed = china_data['nowConfirm'] # 现有确诊人数
cumulativeConfirmed = china_data['confirm'] # 累计确诊人数
cumulativeCured = china_data['heal'] # 累计治愈人数
cumulativeDead = china_data['dead'] # 累计死亡人数

以上代码使用了腾讯新闻提供的疫情数据接口，并从中获取了中国的疫情数据。其中，`nowConfirm` 表示现有确诊人数，`confirm` 表示累计确诊人数，`heal` 表示累计治愈人数，`dead` 表示累计死亡人数。

相关问题

爬取疫情现有病人数、累计死亡人数、累计治愈人数、累计病人数以月份为单位

要实现这个功能，需要爬取公开数据源中的疫情数据并进行处理。以下是一个可能的实现方法：

1. 确定数据源

目前公开的疫情数据源有很多，例如世界卫生组织（WHO）和国家卫生健康委员会（NHC）等。你可以选择其中一个数据源获取数据。

2. 爬取数据

使用 Python 爬虫框架（如 requests）访问数据源的 API 接口，获取所需的疫情数据。数据源会提供一些参数，例如时间范围、国家/地区等，你可以根据需要设置这些参数，获取指定时间范围内的数据。

3. 处理数据

将获取到的数据存储到数据结构中，例如列表或字典。然后，根据需要对数据进行处理，例如统计每个月份的现有病人数、累计死亡人数、累计治愈人数和累计病人数。这可以通过 Pandas 等数据处理库来实现。

4. 可视化数据

将处理后的数据可视化，例如使用 Matplotlib 或 Plotly 等库绘制折线图、柱状图等图表，以便更直观地展示疫情数据的趋势和变化。

需要注意的是，在进行爬虫程序开发时，应该遵循相关法律法规和道德规范，不得侵犯他人的合法权益。同时，数据的处理和分析也需要遵循科学和严谨的方法，不应该将其用于误导和欺骗。

flask定时爬取疫情数据

Flask是一种轻量级的Python Web框架，我们可以使用Flask来定时爬取疫情数据。

首先，我们需要创建一个Flask应用程序。我们可以使用Flask提供的装饰器@app.route来定义路由。我们可以创建一个路由来展示疫情数据的页面。

然后，我们需要使用Python的爬虫库，比如BeautifulSoup或者Scrapy来爬取疫情数据。我们可以编写一个定时任务函数，使用定时任务库APScheduler来设置定时任务的执行时间间隔。

在你的Flask应用程序中，可以定义一个路由，路由函数中调用定时任务函数来执行爬取疫情数据的操作。然后将爬取的数据传递给疫情数据页面，展示给用户。

为了保证定时任务的可靠性，我们可以使用一个守护进程来启动Flask应用程序，保持应用程序一直运行。

总之，使用Flask定时爬取疫情数据可以通过创建Flask应用程序、定义定时任务函数、使用爬虫库来实现。这样我们可以定时获取最新的疫情数据，并在网页上展示给用户。