中国新冠疫情数据可视化

文章目录

• • 一、结果及源码展示
  • 二、项目准备
  • • • 1、第三方库
      • 2、知识点概况
      • 3、推荐视频
  • 三、数据获取
  • 四、数据库交互
  • 五、绘制前端页面
  • 六、Web程序开发
  • 七、未来可期

一、结果及源码展示

自己做的这个可视化比较朴素，简单分为七个部分：

• 全国累计趋势（包括累计确诊、累计治愈、累计死亡）
• 全国每日确诊、治愈情况
• 中间比较明显的四个数据（累计确诊、每日新增、累计治愈、累计死亡）
• 中国疫情地图（颜色深度表示每日新增情况）
• 省份或直辖市每日新增数量前五
• 江苏省各城市现有的确诊人数

源码如下：https://github.com/Polaris119/Epidemic-visualization可以给个star嘛

说真的，自己花了四五天的时间，第一次感觉一个项目能用到这么多知识，学习的过程也遇到了很多的困难，尤其是前端方面的知识，以前接触的非常少。最后慢慢跑完所有的数据后，真的非常开心。

二、项目准备

1、第三方库

• requests
• pyMysql
• flask

可根据自己情况，酌情安装。

2、知识点概况

• html
• CSS
• javascript
• Jquery
• python
• requests
• mysql
• pymysql
• JSON
• ajax
• flask
• echarts

3、推荐视频

像我一样的小白，可以参考这个视频，结合自身，可以更快地进入项目。

可参考视频：传送门

注意：这个视频中有一些不对的地方，稍微注意下就可以解决，不要全按照视频来哦

三、数据获取

关于新冠疫情的数据非常多，可自行寻找。

通过检查抓包，可以轻松发现数据，以json的形式进行存储的。

需要获取的数据如下：

• 全国今日新增、累计确诊、治愈人数、死亡人数
• 每个省份的每个城市今日新增、累计确诊、治愈人数、死亡人数
• 全国历史累计确诊、疑似、治愈、死亡人数
• 全国历史每日累计确诊、疑似、治愈、死亡人数

部分代码如下：

详细可见源码： https://github.com/Polaris119/Epidemic-visualization

# 获取当日数据def get_now(data):    now = []    data_time = str(data['diseaseh5Shelf']['lastUpdateTime'])  # 数据更新时间    data_all = data['diseaseh5Shelf']['areaTree'][0]    data_province_s = data['diseaseh5Shelf']['areaTree'][0]['children']    # 获取全国今日新增、累计确诊、治愈人数、死亡人数    confirms = data_all['total']['confirm']    confirms_add = data_all['today']['confirm']    heals = data_all['total']['heal']    deads = data_all['total']['dead']    # 获取每个省份的每个城市今日新增、累计确诊、治愈人数、死亡人数    for data_province in data_province_s:        province = data_province['name']  # 省份        for data_city in data_province['children']:            city = data_city['name']  # 城市            confirm = data_city['total']['confirm']  # 确诊            confirm_add = data_city['today']['confirm']  # 新增            heal = data_city['total']['heal']  # 治愈            dead = data_city['total']['dead']  # 死亡            now.append((data_time, province, city, confirm_add, confirm, heal, dead))    return confirms, confirms_add, heals, deads, now# 获取历史数据def get_past(data):    past = {}    for data_day in data:        data_time = data_day['date']  # 获取最原始的时间        time_deal = time.strptime(data_time, '%m.%d')  # 根据指定的格式把一个时间字符串解析为时间元组        date = time.strftime('%m-%d', time_deal)  # 重新组成新的时间字符串        past[date] = {            'confirm': data_day['confirm'],  # 确诊            'suspect': data_day['suspect'],  # 疑似            'heal': data_day['heal'],  # 治愈            'dead': data_day['dead']  # 死亡        }    return past

四、数据库交互

对于数据库的相关知识，小白可参考我之前写的两篇文章：
【MySQL安装】MySQL的安装及环境配置
【MySQL语句】MySQL基础语句

在开始之前，需要创建一个数据库，我这里创建的是covid。

接着，需要连接数据库，以我的为例：

import pymysqldef mysql():    db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passWord='填写自己的密码', database='covid', charset='utf8')    cur = db.cursor()    return db, cur

成功连接之后，就可以进行存取数据了。

以插入全国今日新增、累计确诊、治愈人数、死亡数据为例：

# 写入当日数据def insert_now(now):    db, cur = mysql()    try:        cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS 当日数据")        # 写创建表的sql语句        set_sql_now = "create table 当日数据(时间 varchar(100),省份 varchar(50),城市 varchar(50),新增确诊 int(11)," \                      "确诊人数 int(11),治愈人数 int(11),死亡人数 int(11))ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8"        # 执行sql语句        cur.execute(set_sql_now)        # 保存        db.commit()        # 写入数据库        save_sql_now = "insert into 当日数据 values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"        cur.executemany(save_sql_now, now)  # now位置必须是个列表，列表里面的元素是数组        db.commit()        print('当日数据写入成功')    except Exception as e:        print('当日数据写入失败原因:%s' % e)

五、绘制前端页面

主要用到了Echarts提供的模板。ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，涵盖各行业图表，可免费使用。

Echarts官网如下：https://echarts.apache.org/zh/index.html

具体的使用可以到官方文档查看：https://echarts.apache.org/zh/api.html

六、WEB程序开发

Flask是一个使用 Python编写的轻量级Web应用框架。其WSGl( Python Web Server Gateway Interface）工具包采用 Werkzeug,模板引擎则使用 Jinja2,是目前十分流行的Web框架。

使用PyCharm创建一个flask项目,会自动帮我们生成两个文件夹【templates】【static】和一个python文件【app.py】，我们需要将写好的HTML文件放在【templates】目录下,CSS和JS放在【static】目录下。

数据的传输可以使用Ajax。Ajax是Asynchronous Javascript and XML的简称，通过Ajax向服务器发送请求，接收服务器返回的json数据，然后使用 Javascript修改网页，来实现页面局部数据更新。

基本格式如下：

$.ajax({    type:"post",     //请求类型    url:"/目标路由",  //请求地址    data:{},         //数据    datatype:"json",    success:function (data) {        //请求成功的回调函数，data是返回的数据    }，    error:function () {        //请求失败时执行    }}）

七、未来可期

文章到这里就要结束了，但故事还没有结局

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作者：爱打瞌睡的CV君
CSDN：https://blog.csdn.net/qq_44921056
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来源地址：https://blog.csdn.net/qq_44921056/article/details/124106369