Python实战：爬取与可视化的新冠肺炎数据教学案例

本资源是一篇关于Python编程在实际应用中的案例，旨在教授初学者如何利用Python爬取新冠肺炎实时数据并进行可视化分析。作者PyQuant通过该案例，将理论与实践相结合，帮助学习者在大数据技术基础课程中提升数据抓取、清洗和可视化的能力。 首先，案例的核心内容是使用Python的requests库来访问指定网站（https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm），通过模拟HTTP请求获取包含疫情数据的JSON格式数据。学习者会学习到如何通过浏览器的开发者工具（如审查元素）分析网页结构，找到数据源并解析URL中的时间戳参数。 接着，通过`requests.get()`函数发送请求，并利用`json.loads()`函数解析返回的JSON对象，将数据存储在变量`data`中。在这个过程中，学生会了解到数据清洗的重要性，因为获取的数据通常需要去除非关键信息，只保留用于分析的部分。 案例中提到的数据处理主要包括筛选和整理，以便后续的可视化分析。例如，可能需要提取感染人数、疑似病例数等关键指标，并确保数据格式符合可视化工具的要求。这一步骤锻炼了学生的数据处理技巧。 然后，案例着重展示了数据可视化的能力培养。学生会学习到如何使用Python的matplotlib库来创建折线图和柱状图，展示疫情随时间的变化趋势或者不同地区之间的比较。这有助于直观地理解数据，发现潜在的模式和趋势。 通过这个案例，学生不仅掌握了Python爬虫技术，还提升了数据清洗、加工处理和可视化的基本技能。这对于大数据分析和入门级数据科学项目具有很高的实用价值。此外，实践操作的过程也锻炼了学生的动手能力和解决问题的能力。 这篇案例是Python在现实场景中的实际应用，对于初学者来说是一个非常好的学习和实践平台，可以帮助他们快速掌握数据处理和可视化的基础，并为今后深入学习大数据技术打下坚实的基础。