Python疫情监控系统：从数据获取到Linux部署

"Python疫情监控项目是一个综合性的实践项目，利用Python技术栈，包括网络爬虫、数据库交互、Web前端和后端开发以及数据可视化，构建了一个疫情监控系统。项目主要涉及以下技术点： 1. **Python网络爬虫**：项目中可能使用Python的requests库抓取疫情数据，BeautifulSoup或Scrapy框架进行数据解析，实现自动化地从指定网站获取疫情信息。 2. **Python与MySQL数据库交互**：通过Python的mysql-connector-python库连接到MySQL数据库，实现数据的存储和查询，确保数据的安全性和持久性。 3. **HTML，CSS，JS构建Web前端**：使用HTML创建页面结构，CSS进行样式设计，JavaScript负责交互逻辑，可能结合jQuery或其他前端库增强用户体验。 4. **Echarts数据可视化**：利用Echarts这个强大的JavaScript图表库，将数据库中的疫情数据以图表形式展示，如折线图、柱状图等，帮助用户直观理解数据。 5. **Flask构建Web后端**：Flask是一个轻量级的Python Web框架，用于处理HTTP请求，提供API接口，与前端进行数据交互。 6. **Linux上项目部署**：项目后期会将Web应用部署到Linux服务器上，可能涉及Nginx反向代理、Gunicorn应用服务器的配置，确保服务的稳定性和可访问性。 在项目环境准备阶段，需要安装以下工具和软件： - Python 3.x：项目的基础运行环境。 - MySQL 5.7：用于数据存储。 - PyCharm：作为Python集成开发环境，支持编码、调试和测试。 - Jupyter Notebook：便于进行代码编写、实验和文档记录。 Jupyter Notebook是项目中重要的开发工具，它允许用户在同一个环境中编写代码、运行结果和文档。其特点包括： - 使用Markdown语法编写文档，支持标题、列表、代码块、链接、图片等多种格式。 - 进入命令模式：按Esc键，可用于选择单元格、移动、执行等操作。 - 代码补全：按T键可以启用代码补全功能，提高编码效率。 通过这个项目，开发者不仅可以提升Python编程技能，还能掌握Web开发、数据可视化以及项目部署等全方位的实战经验。"