Python爬虫：疫情地区确诊数可视化实战

本篇文章主要探讨如何利用Python编写爬虫程序，从指定的网站如百度疫情实时大数据报告（<https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia(baidu.com)>）获取关于疫情的各地区确诊人数，并将这些数据进行有效的数据可视化处理。项目背景和需求部分强调了在疫情爆发期间，实时掌握疫情动态对于制定防控策略的重要性，尤其是清晰、直观的数据展示方式对于提高公众理解及决策支持的作用。 研究思路方面，作者首先明确了目标：发送HTTP请求到目标网址，获取网页源代码，然后通过正则表达式或其他数据解析技术提取出所需的数据，包括地区名称和确诊人数。提取的数据被保存为CSV文件，以便后续进行数据分析。文章特别强调了数据可视化的必要性，因为有效的可视化能让信息更易于理解和传播。 爬虫过程分为几个步骤： 1. 发送请求：使用Python的requests库向目标网站发送GET请求，获取网页内容。 2. 获取数据网页源代码：解析返回的HTML代码，通常包括JavaScript和CSS，以提取实际数据内容。 3. 解析数据：利用BeautifulSoup或正则表达式等工具，定位并提取出地区名称和确诊人数等关键数据。这里提到可能使用正则表达式进行数据匹配。 4. 筛选数据：根据需求筛选出有用的疫情数据，如只关注确诊人数。 5. 保存数据：将提取的数据存储为CSV格式，便于后续的数据处理和分析。 6. 数据可视化：利用Python的数据可视化库如matplotlib或seaborn，将地区和确诊人数绘制成地图、柱状图或折线图等形式，以直观展示疫情的时空分布和变化趋势。 通过这一系列操作，文章旨在提供一个实战案例，演示如何通过Python爬虫技术获取疫情数据，并将其转化为易于理解的可视化图表，以辅助公众和决策者更好地了解疫情动态。这不仅展示了Python编程在数据获取和处理中的应用，也体现了数据可视化在信息传播中的关键作用。