李相霏 韩珂

摘  要： 在新冠肺炎疫情背景下，通过数据爬虫技术获取开源的疫情数据，经数据处理后形成数据集，利用可视化技术进行数据可视化与数据分析。介绍了数据爬取与处理方法，利用Python语言的Flask框架等可视化技术完成疫情数据可视化，从多角度、多方面展示与分析疫情数据。帮助民众充分了解全国各地的疫情情况、疫情发展趋势以及疫苗接种情况。

关键词： 数据爬虫; 新冠疫情; 数据可视化; Flask框架

中图分类号：TP311.5          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2021）12-60-04

Abstract： In the context of COVID-19 epidemic， open source epidemic data were obtained through data crawler technology， and data sets were formed after data processing， and visualization technology was used for data visualization and data analysis. Data crawling and processing methods were introduced， and visualization technologies such as Python Flask framework were used to complete the visualization of epidemic data， and the epidemic data were displayed and analyzed from multiple perspectives and aspects， which helps people fully understand the situation of the epidemic， the trend of the epidemic and the status of vaccination throughout the country.

Key words： data crawler; COVID-19; data visualization; Flask framework

0 引言

在2020年初爆发的新型冠状病毒，是一种传染力极强的病毒。患者在感染了新型冠状病毒后，即使在潜伏期也很容易传染其他人，该病毒会导致人呼吸困难，严重的可能会导致死亡。时至今日，疫情仍未完全褪去，新冠疫情仍是全世界人民最关注的话题之一，特别是有些国家仍处于爆发期。因此，疫情的实时数据以及相关新闻报导受到了极大的关注。

本系统利用数据爬虫技术，完成疫情数据以及疫苗接种数据的爬取，经数据处理后形成数据集。利用数据可视化技术，对数据集进行可视化，实现疫情情况与疫苗接种情况的实时更新。帮助民众充分了解最新疫情数据、近期疫情发展趋势以及疫苗接种情况。

Flask框架是一个轻量级的、便捷的、Python所提供的Web框架，它更加的灵活、轻便、安全且容易上手，是目前主流的服务器框架，非常适合全队的分工协作式开发，对一个小型团队而言，大大提升了开发的效率[1]。……