Python爬虫:疫情地区确诊数可视化实战
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更新于2024-08-04
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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。
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