利用呆在家里为国家做贡献的时刻，我爬取了全国肺炎感染情况的数据

前言

2020是一个不太平的年头，篮球标杆的意外去世，新型冠状病毒的肆虐横行，给本来喜庆的新年蒙上了厚厚的阴霾，为此，国家呼吁减少出行，安心呆在家里为国家做贡献，之前想象中的躺在床上有吃的有WiFi的生活彻底实现了，但是躺的时间太久了，难免有些厌倦，朋友圈里的有些朋友丧心病狂的去晒自己吃小橘子的步骤，简直惨不忍睹，为了打发时间，想了想要不爬一下最近全国肺炎感染信息，小小分析一下，画几个图出来看看感染情况究竟如何。

采集步骤

圈里的朋友最近都会分享丁香医生的接口https://3g.dxy.cn/newh5/view/pneumonia，就从这个网址入手吧

首先浏览器打开网址，熟练的操作F12，看到以下些个请求：

请求列表

有没有异步ajax请求呢？发现没有，看来页面开发的哥们没有直接开发接口，继续看页面数据怎么渲染上去的，点开主要的页面请求，看一看response，发现以下内容：

返回页面信息

原来开发页面哥们直接用js渲染json到页面上了，那就更简单了，直接get请求发送，解析标签获取内容即可，获取json直接保存到数据库，思路有了，接下来设置一下表结构吧：

create table sars_real_num(
    parent_id varchar(20), --父级地区
    name varchar(20), --省市名字
    confirmedCount integer, --确诊人数
    deadCount integer, --死亡人数
    suspectedCount integer, --疑似人数
    curedCount integer, --治愈人数
    update_time datetime --更新时间
);

之后直接上代码：

run.py

# 导入相关包
import requests
import json
import re
import datetime
from pymysql import *
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置url
url = 'https://3g.dxy.cn/newh5/view/pneumonia'

# 发送http请求，获取结果
result = requests.get(url, headers=headers)

# 获取更新时间
update_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 解析内容
result.encoding='utf-8'
content = result.text
soup = BeautifulSoup(content, 'lxml')
script_tags = soup.find_all(id='getAreaStat')
r = script_tags[0].text[27:-11]
province_list = json.loads(r)

# 设置数据库连接信息
host = '*.*.*.*'
port = 3306
database = 'sars'
user = 'sars'
password = 'sars'
charset='utf8'
connection = connect(host=host, port=port, database=database, 
               user=user, password=password, charset=charset)
cursor = connection.cursor()
insert_sql = 'insert into sars_real_num(name, parent_id, confirmedCount, deadCount, suspectedCount, curedCount, update_time) values(%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)'

# 解析json，保存到数据库
for province in province_list:
    params = list()
    params.append(province['provinceName'])
    params.append('NULL')
    params.append(province['confirmedCount'])
    params.append(province['deadCount'])
    params.append(province['suspectedCount'])
    params.append(province['curedCount'])
    params.append(update_time)
    cursor.execute(insert_sql, params)
    for city in province['cities']:
        params = list()
        params.append(city['cityName'])
        params.append(province['provinceName'])
        params.append(city['confirmedCount'])
        params.append(city['deadCount'])
        params.append(city['suspectedCount'])
        params.append(city['curedCount'])
        params.append(update_time)
        cursor.execute(insert_sql, params)
connection.commit()

# 关闭数据库连接
cursor.close()
connection.close()

为了使数据具有时效性，我们可以使用schedule这个模块，设置定时任务，每小时收集一次：

get_sars_real_num.py

import requests
import json
import re
import datetime
import schedule
import time
from pymysql import *
from bs4 import BeautifulSoup

def run():

    url = 'https://3g.dxy.cn/newh5/view/pneumonia'

    headers = {
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36',
        'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3',
        'Accept-Encoding':'gzip, deflate, br',
    }

    result = requests.get(url, headers=headers)

    update_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

    result.encoding='utf-8'

    content = result.text

    soup = BeautifulSoup(content, 'lxml')

    script_tags = soup.find_all(id='getAreaStat')

    r = script_tags[0].text[27:-11]

    province_list = json.loads(r)

    host = '*.*.*.*'
    port = 3306
    database = 'sars'
    user = 'sars'
    password = 'sars'
    charset='utf8'

    connection = connect(host=host, port=port, database=database, 
                   user=user, password=password, charset=charset)
    cursor = connection.cursor()

    insert_sql = 'insert into sars_real_num(name, parent_id, confirmedCount, deadCount, suspectedCount, curedCount, update_time) values(%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)'

    for province in province_list:
        params = list()
        params.append(province['provinceName'])
        params.append('NULL')
        params.append(province['confirmedCount'])
        params.append(province['deadCount'])
        params.append(province['suspectedCount'])
        params.append(province['curedCount'])
        params.append(update_time)
        cursor.execute(insert_sql, params)
        for city in province['cities']:
            params = list()
            params.append(city['cityName'])
            params.append(province['provinceName'])
            params.append(city['confirmedCount'])
            params.append(city['deadCount'])
            params.append(city['suspectedCount'])
            params.append(city['curedCount'])
            params.append(update_time)
            cursor.execute(insert_sql, params)
    connection.commit()
    cursor.close()
    connection.close()


if __name__ == "__main__":
    schedule.every(1).hours.do(run)
    while True:
        schedule.run_pending()
        time.sleep(1)

在Linux服务器后台设置后台任务，让代码自己跑起来：

1	nohup python3 get_sars_real_num.py >> get_sars_real_num.log 2>&1 &

在后台数据库我们可以看见数据一点一点的保存了进来：

数据库信息

数据简单分析

作为典型，我们拿出湖北省的数据来进行画图分析，在这里我们用到了Python比较经典的画图库matplotlib，有兴趣的小伙伴可以去官网学习库的用法，在这里不多过赘述。

大体流程：查询数据->画图

analysis.py

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['font.serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['figure.figsize'] = (14.0, 10.0)
from pymysql import *
host = '60.205.181.33'
port = 3306
database = 'sars'
user = 'sars'
password = 'sars'
charset='utf8'
connection = connect(host=host, port=port, database=database, 
               user=user, password=password, charset=charset)
cursor = connection.cursor()
select_sql = 'select * from sars_real_num where name = %s'
params = list()
params.append('湖北省')
count = cursor.execute(select_sql, params)
results = cursor.fetchall()
confirmedCount = list()
deadCount = list()
suspectedCount = list()
curedCount = list()
update_time = list()
for result in results:
    update_time.append(result[-1].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    confirmedCount.append(result[2])
    deadCount.append(result[3])
    suspectedCount.append(result[4])
    curedCount.append(result[5])
plt.plot(update_time,confirmedCount,linewidth=3, linestyle='-.', label='确诊人数')
plt.title("湖北省肺炎确诊情况统计图",fontsize=20)
plt.tick_params(axis='both',labelsize=15)
plt.xticks(update_time, rotation=90)
y_major_locator=MultipleLocator(200)
ax=plt.gca()
ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
plt.ylim(0,5000)
plt.legend()
plt.show() #显示折线图

肺炎感染人数统计图

plt.plot(update_time,deadCount,linewidth=3, linestyle='-.', label='死亡人数')
plt.plot(update_time,suspectedCount,linewidth=3, linestyle='-.', label='疑似人数')
plt.plot(update_time,curedCount,linewidth=3, linestyle='-.', label='治愈人数')
plt.title("湖北省肺炎死亡治愈情况统计图",fontsize=20)
plt.tick_params(axis='both',labelsize=15)
plt.xticks(update_time, rotation=90)
y_major_locator=MultipleLocator(10)
ax=plt.gca()
ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
plt.ylim(0,200)
plt.legend()
plt.show()