用python编写爬取卫健委疫情数据的代码

以下是一个简单的Python爬虫代码，用于获取卫健委疫情数据：

import requests
import json

url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'

response = requests.get(url)

data = json.loads(response.json()['data'])

china_data = data['areaTree'][0]['total']
print('中国累计确诊病例数：', china_data['confirm'])
print('中国累计死亡病例数：', china_data['dead'])
print('中国累计治愈病例数：', china_data['heal'])

这段代码中，我们使用 requests 库向卫健委疫情数据接口发送请求，并将返回的 JSON 数据解析为 Python 字典。然后，我们可以使用字典中的数据来获取中国累计确诊、死亡和治愈人数。

相关问题

关于python疫情数据爬取并可视化项目的系统可行性分析

Python疫情数据爬取并可视化项目的系统可行性主要包括以下几个方面：

1. 网络环境：该项目需要通过互联网获取疫情数据，因此需要保证网络环境稳定、可靠。如果网络不稳定，可能会导致数据爬取失败或获取到的数据不准确。

2. 数据库：该项目需要将爬取到的数据存储到数据库中，因此需要选择一款稳定、可靠的数据库，并保证数据库的安全性和可扩展性。

3. 爬虫程序：该项目需要编写爬虫程序来爬取疫情数据，因此需要选择一款稳定、可靠的爬虫框架或库，并保证程序的稳定性和健壮性。

4. 数据可视化：该项目需要将爬取到的数据可视化，因此需要选择一款稳定、可靠的数据可视化库，并保证图表的美观性和易读性。

5. 系统安全：该项目需要保证系统的安全性，如防止SQL注入、XSS攻击等安全问题。因此需要对系统进行安全性评估和漏洞扫描，确保系统的安全运行。

综上所述，Python疫情数据爬取并可视化项目的系统可行性需要考虑多个方面，需要选择稳定、可靠的技术和工具，并进行系统安全评估和漏洞扫描，确保项目的可靠性和安全性。

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。