flask定时爬取疫情数据
时间: 2023-09-03 13:02:34 浏览: 56
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。
相关问题
python爬虫爬取疫情数据
以下是使用Python爬虫爬取疫情数据的示例代码:
```python
import requests
import json
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
# 发送网络请求,获取疫情数据
url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'
response = requests.get(url)
json_data = json.loads(response.text)
data = json.loads(json_data['data'])
# 数据处理
china_data = data['areaTree'][0]['children']
province_data = []
for item in china_data:
province_name = item['name']
province_total = item['total']['confirm']
province_today = item['today']['confirm']
province_dict = {'name': province_name, 'today': province_today, 'total': province_total}
province_data.append(province_dict)
# 数据可视化
df = pd.DataFrame(province_data)
df = df.sort_values(by='total', ascending=False)
province_list = list(df['name'])
total_list = list(df['total'])
map_data = [(province_list[i], total_list[i]) for i in range(len(province_list))]
map_chart = (
Map()
.add("累计确诊人数", map_data, "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="全国疫情地图"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=max(total_list)),
)
)
map_chart.render_notebook()
```
该代码使用requests库发送网络请求,获取疫情数据,并使用json库解析数据。然后使用pandas库对数据进行处理,提取出各个省份的累计确诊人数和今日新增确诊人数。最后使用pyecharts库将数据可视化为地图。
利用python爬取新冠疫情数据
可以使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库来爬取疫情数据。以下是一个简单的示例代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 发送请求
url = 'https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia/?from=osari_pc_3'
response = requests.get(url)
# 解析HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
data = soup.find('script', {'type': 'application/json', 'id': 'captain-config'}).string
# 处理数据
import json
data = json.loads(data)
result = data['component'][0]['summaryDataIn']
for item in result:
print(item['area'], item['confirmed'], item['died'], item['crued'])
```
代码中,首先使用 requests 库向指定的网址发送请求,然后使用 BeautifulSoup 库解析返回的 HTML 页面。在 HTML 中,疫情数据储存在一个 JavaScript 对象中,我们可以通过 BeautifulSoup 的 find 方法找到这个对象并提取出其中的数据。最后,将数据转换成 JSON 格式并解析出需要的数据。
该代码使用的是百度的疫情数据页面,如果需要其他网站的数据,可以根据不同的 HTML 结构进行相应的修改。