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基于Python的疫情数据的爬取与分析

2020-10-21谭康裕赵元成

科学导报·学术 2020年30期
关键词:新型冠状病毒趋势

谭康裕 赵元成

摘  要:目的:直观显示新型冠状病毒(2019-nCoV)肺炎疫情的发展趋势,为复工复产的决策提供决策依据。方法:基于Python语言、使用requests库下载网页,使用re读取目标数据,使用csv存储目标数据、使用pyecharts展示疫情地图分布和疫情发展趋势图、使用Javascript脚本显示趋势图,包括疫情的地图分布,全国疫情新增趋势,全国累计/疑似趋势,全国累计治愈/死亡趋势,全国各省疫情概览表等。结果:得到疫情发展趋势的可视化图表,可以直观显示疫情的发展趋势,全国各省疫情概览表等。我们可以看到,疫情已经趋于平稳。结论:2019-nCoV肺炎疫情的防控措施是有效的,各地方政府严格执行公共安全政策,保证了人民的生命安全,全力遏制了2019-nCoV的传播,夺取了战“疫”的最终胜利。

关键词:新型冠状病毒;Python;数据可视化;趋势

新型冠状病毒(2019-nCoV)是一种β属的冠状病毒,自2019年12月在湖北省武汉市发现 2019-nCoV以来,疫情快速蔓延[1]。国家卫生健康委员会疫情通报显示,截至 2020年4月25日早上9点,累计确诊人数 82816人,累计治愈出院病例77346例,累计死亡病例4632例[2]。为快速抑制病情蔓延,国家已出台多种举措,如延长春节假期、企业延迟复工、学校延期开学、限制出行、公共场所要佩戴口罩,居家隔离等。本文基于Python,通过网络爬虫技术收集2019-nCoV疫情数据,通过数据可视化手段,给出疫情的地图分布,全国疫情新增趋势,全国累计/疑似趋势,全国累计治愈/死亡趋势,全国实时疫情概览表等。

1 对象与方法

1.1 数据来源

本文疫情发展数据取自中国疾病预防控制中心周报(以下简称中国疾控中心周报)和丁香园,其地址参看“参考文献”中的[2]和[3]。……

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