Python抓新型冠状病毒肺炎疫情数据并绘制全国疫情分布的代码实例
运行结果（2020-2-4日数据）
数据来源
news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm
抓包分析
日报数据格式
"chinaDayList":[{
"date":"01.13",
"confirm":"41",
"suspect":"0",
"dead":"1",
"heal":"0"
},{
"date":"01.14",
"confirm":"41",
"suspect":"0",
"dead":"1",
"heal":"0"
},{
"date":"01.15",
"confirm":"41",
"suspect":"0",
"dead":"2",
"heal":"5"
},{
。。。。。。
全国各地疫情数据格式
"lastUpdateTime":"2020-02-0412:43:19",
"areaTree":[{
"name":"中国",
"children":[{
"name":"湖北",
"children":[{
"name":"武汉",
"total":{
"confirm":6384,
"suspect":0,
"dead":313,
"heal":303
},
"today":{
"confirm":1242,
"suspect":0,
"dead":48,
"heal":79
}
},{
"name":"黄冈",
"total":{
"confirm":1422,
"suspect":0,
"dead":19,
"heal":36
},
"today":{
"confirm":176,
"suspect":0,
"dead":2,
"heal":9
}
},{
。。。。。。
地图数据
github.com/dongli/china-shapefiles
代码实现
#%%
importtime,json,requests
fromdatetimeimportdatetime
importmatplotlib
importmatplotlib.pyplotasplt
importmatplotlib.datesasmdates
frommatplotlib.font_managerimportFontProperties
frommpl_toolkits.basemapimportBasemap
frommatplotlib.patchesimportPolygon
importnumpyasnp
importjsonpath
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示负号
#%%
#全国疫情地区分布(省级确诊病例)
defcatch_cn_disease_dis():
timestamp='%d'%int(time.time()*1000)
url_area=('https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'
'&callback=&_=')+timestamp
world_data=json.loads(requests.get(url=url_area).json()['data'])
china_data=jsonpath.jsonpath(world_data,
expr='$.areaTree[0].children[*]')
list_province=jsonpath.jsonpath(china_data,expr='$[*].name')
list_province_confirm=jsonpath.jsonpath(china_data,expr='$[*].total.confirm')
dic_province_confirm=dict(zip(list_province,list_province_confirm))
returndic_province_confirm
area_data=catch_cn_disease_dis()
print(area_data)
#%%
#抓取全国疫情按日期分布
'''
数据源：
"chinaDayList":[{
"date":"01.13",
"confirm":"41",
"suspect":"0",
"dead":"1",
"heal":"0"
},{
"date":"01.14",
"confirm":"41",
"suspect":"0",
"dead":"1",
"heal":"0"
}
'''
defcatch_cn_daily_dis():
timestamp='%d'%int(time.time()*1000)
url_area=('https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'
'&callback=&_=')+timestamp
world_data=json.loads(requests.get(url=url_area).json()['data'])
china_daily_data=jsonpath.jsonpath(world_data,
expr='$.chinaDayList[*]')
#其实没必要单独用list存储，json可读性已经很好了；这里这样写仅是为了少该点老版本的代码
list_dates=list()#日期
list_confirms=list()#确诊
list_suspects=list()#疑似
list_deads=list()#死亡
list_heals=list()#治愈
foriteminchina_daily_data:
month,day=item['date'].split('.')
list_dates.append(datetime.strptime('2020-%s-%s'%(month,day),'%Y-%m-%d'))
list_confirms.append(int(item['confirm']))
list_suspects.append(int(item['suspect']))
list_deads.append(int(item['dead']))
list_heals.append(int(item['heal']))
returnlist_dates,list_confirms,list_suspects,list_deads,list_heals
list_date,list_confirm,list_suspect,list_dead,list_heal=catch_cn_daily_dis()
print(list_date)
#%%
#绘制每日确诊和死亡数据
defplot_cn_daily():
#list_date,list_confirm,list_suspect,list_dead,list_heal=catch_cn_daily_dis()
plt.figure('novelcoronavirus',facecolor='#f4f4f4',figsize=(10,8))
plt.title('全国新型冠状病毒疫情曲线',fontsize=20)
print('日期元素数：',len(list_date),"\n确诊元素数：",len(list_confirm))
plt.plot(list_date,list_confirm,label='确诊')
plt.plot(list_date,list_suspect,label='疑似')
plt.plot(list_date,list_dead,label='死亡')
plt.plot(list_date,list_heal,label='治愈')
xaxis=plt.gca().xaxis
#x轴刻度为1天
xaxis.set_major_locator(matplotlib.dates.DayLocator(bymonthday=None,interval=1,tz=None))
xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m月%d日'))
plt.gcf().autofmt_xdate()#优化标注（自动倾斜）
plt.grid(linestyle=':')#显示网格
plt.xlabel('日期',fontsize=16)
plt.ylabel('人数',fontsize=16)
plt.legend(loc='best')
plot_cn_daily()
#%%
#绘制全国省级行政区域确诊分布图
count_iter=0
defplot_cn_disease_dis():
#area_data=catch_area_distribution()
font=FontProperties(fname='res/coure.fon',size=14)
#经纬度范围
lat_min=10#纬度
lat_max=60
lon_min=70#经度
lon_max=140
#标签颜色和文本
legend_handles=[
matplotlib.patches.Patch(color='#7FFFAA',alpha=1,linewidth=0),
matplotlib.patches.Patch(color='#ffaa85',alpha=1,linewidth=0),
matplotlib.patches.Patch(color='#ff7b69',alpha=1,linewidth=0),
matplotlib.patches.Patch(color='#bf2121',alpha=1,linewidth=0),
matplotlib.patches.Patch(color='#7f1818',alpha=1,linewidth=0),
]
legend_labels=['0人','1-10人','11-100人','101-1000人','>1000人']
fig=plt.figure(facecolor='#f4f4f4',figsize=(10,8))
#新建区域
axes=fig.add_axes((0.1,0.1,0.8,0.8))#left,bottom,width,height,figure的百分比,从figure10%的位置开始绘制,宽高是figure的80%
axes.set_title('全国新型冠状病毒疫情地图（确诊）',fontsize=20)#fontproperties=font设置失败
#bbox_to_anchor(num1,num2),num1用于控制legend的左右移动，值越大越向右边移动，num2用于控制legend的上下移动，值越大，越向上移动。
axes.legend(legend_handles,legend_labels,bbox_to_anchor=(0.5,-0.11),loc='lowercenter',ncol=5)#prop=font
china_map=Basemap(llcrnrlon=lon_min,urcrnrlon=lon_max,llcrnrlat=lat_min,urcrnrlat=lat_max,resolution='l',ax=axes)
#labels=[True,False,False,False]分别代表[left,right,top,bottom]
china_map.drawparallels(np.arange(lat_min,lat_max,10),labels=[1,0,0,0])#画经度线
china_map.drawmeridians(np.arange(lon_min,lon_max,10),labels=[0,0,0,1])#画纬度线
china_map.drawcoastlines(color='black')#洲际线
china_map.drawcountries(color='red')#国界线
china_map.drawmapboundary(fill_color='aqua')
#画中国国内省界和九段线
china_map.readshapefile('res/china-shapefiles-master/china','province',drawbounds=True)
china_map.readshapefile('res/china-shapefiles-master/china_nine_dotted_line','section',drawbounds=True)
globalcount_iter
count_iter=0
#内外循环不能对调，地图中每个省的数据有多条(绘制每一个shape，可以去查一下第一条“台湾省”的数据)
forinfo,shapeinzip(china_map.province_info,china_map.province):
pname=info['OWNER'].strip('\x00')
fcname=info['FCNAME'].strip('\x00')
ifpname!=fcname:#不绘制海岛
continue
is_reported=False#西藏没有疫情，数据源就不取不到其数据
forprov_nameinarea_data.keys():
count_iter+=1
ifprov_nameinpname:
is_reported=True
ifarea_data[prov_name]==0:
color='#f0f0f0'
elifarea_data[prov_name]<=10:
color='#ffaa85'
elifarea_data[prov_name]<=100:
color='#ff7b69'
elifarea_data[prov_name]<=1000:
color='#bf2121'
else:
color='#7f1818'
break
ifnotis_reported:
color='#7FFFAA'
poly=Polygon(shape,facecolor=color,edgecolor=color)
axes.add_patch(poly)
plot_cn_disease_dis()
print('迭代次数',count_iter)
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