data_json = json.loads(data)#生成一个data_json对象 disease = data_json['name']#将data_json disease_dict['name'] = disease diseases.append(disease)

这行代码的作用是将一个字符串类型的JSON数据转化为Python对象。具体来说，它使用Python内置的JSON模块中的loads()函数，将data字符串转化为Python对象，存储在data_json变量中。

相关问题

写一个python爬虫加可视化的程序

好的，这里是一个简单的示例程序，该程序使用Python爬虫获取新冠疫情数据，并使用matplotlib库对数据进行可视化。

import requests
import json
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime

# 爬取新冠疫情数据
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'])

# 提取全国疫情历史数据
china_history = data['chinaDayList']
date_list = list()
confirm_list = list()
suspect_list = list()
dead_list = list()
heal_list = list()
for item in china_history:
    month, day = item['date'].split('.')
    date = datetime.datetime(2020, int(month), int(day))
    date_list.append(date)
    confirm_list.append(int(item['confirm']))
    suspect_list.append(int(item['suspect']))
    dead_list.append(int(item['dead']))
    heal_list.append(int(item['heal']))

# 绘制全国疫情历史趋势图
plt.plot(date_list, confirm_list, color='red', label='confirm')
plt.plot(date_list, suspect_list, color='orange', label='suspect')
plt.plot(date_list, dead_list, color='gray', label='dead')
plt.plot(date_list, heal_list, color='green', label='heal')
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('number')
plt.title('COVID-19 Trend in China')
plt.legend()
plt.show()

程序首先通过requests库获取新冠疫情数据，然后使用json库解析数据。接着，程序提取全国疫情历史数据，并使用matplotlib库绘制趋势图。最后，程序展示趋势图。你可以根据自己的需求修改程序，实现不同的数据爬取和可视化效果。