用python爬取的信息和状态数据传给spark，spark对数据处理后再转储到mysql中，请以新冠肺炎疫情为背景给出项目创建代码和代码详解

好的，以下是一个基于新冠肺炎疫情数据的项目创建代码和代码详解：

1. 爬取数据

首先，我们需要从网站上爬取新冠肺炎疫情数据。这里我们以丁香园的实时疫情数据为例。可以使用Python的requests库进行网页爬取，然后使用正则表达式或BeautifulSoup等库进行解析和数据提取。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 爬取数据
url = 'https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 解析数据
data = []
for area in soup.find_all('div', class_='areaBlock1'):
    name = area.find('span', class_='areaBlock1_title').text.strip()
    confirmed = area.find('span', class_='areaBlock1_number').text.strip()
    suspected = area.find('span', class_='areaBlock2_number').text.strip()
    cured = area.find('span', class_='areaBlock3_number').text.strip()
    dead = area.find('span', class_='areaBlock4_number').text.strip()
    data.append((name, confirmed, suspected, cured, dead))

2. 将数据发送给Spark

接下来，我们需要将数据发送给Spark进行处理。首先需要安装PySpark，并创建一个SparkContext对象。

from pyspark import SparkContext, SparkConf

# 初始化Spark
conf = SparkConf().setAppName("covid19_analysis")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 创建RDD
rdd = sc.parallelize(data)

接着，我们可以对RDD进行转换和操作，比如筛选出某个地区的数据、计算累计确诊人数等。

# 筛选出中国地区的数据
china_rdd = rdd.filter(lambda x: x[0] == '中国')

# 计算累计确诊人数
confirmed_sum = china_rdd.map(lambda x: int(x[1])).reduce(lambda x, y: x + y)

3. 将处理后的数据存储到MySQL

最后，我们需要将处理后的数据存储到MySQL数据库中。可以使用Python的MySQL库（如PyMySQL）进行数据库连接和数据插入。

import pymysql

# 将数据存储到MySQL
connection = pymysql.connect(host='localhost',
                             user='username',
                             password='password',
                             db='database_name')
cursor = connection.cursor()
for row in processed_data:
    cursor.execute("INSERT INTO covid19_data (name, confirmed, suspected, cured, dead) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)", row)
connection.commit()
connection.close()

以上就是一个简单的基于新冠肺炎疫情数据的项目，包括数据爬取、Spark处理和MySQL存储。当然，实际的项目可能会更复杂，比如增加数据清洗、可视化等功能。