山东创睦网络科技有限公司：使用Python爬取全球新冠肺炎疫情数据

使用Python爬取全球新冠肺炎疫情数据 导入所需库包 获取实时数据的url 正式编写程序 查看输出结果 导入所需库包 在获取数据之前，我们需要先安装好所需的包requests和pandas： 1.如果是使用pycharm可以直接使用File->Settings->Project->Project Interpreter->选择“+”->在搜索栏内输入需要下载的包

在这里我已经安装好了pandas和requests，但需要注意的是在安装pandas是系统会自动下载好另外两个包python-dateutil和numpy，这里面我们不用去管他。 出错的看这里！ 当时我以为已经下好了pandas但是在敲代码时候又报错了，解决方法如下：

出现这个问题其实是pandas版本和python版本不兼容，我又换了一个版本pandas1.0.1就可以了。我们需要先将pandas删除，在点击加号在下面有一个，如图，将版本降下来就可以啦。

2.如果使用cmd去装python包也可以，只需要找好路径： 先找到当时的下载位置 （这是我电脑中的安装位置，打开到Scripts这个文件夹） (速度比较慢，当时我下的时候只有4KB，不知道为什么这么慢) C:\Users\A\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Scripts cd C:\Users\A\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Scripts pip install pandas pip install requests 如果你之前装过但是由于各种原因，一定要先把他删掉 pip unstall pandas 再重新操作。 获取实时数据的url 在获取的时候，最好选用火狐浏览器，我这里用的是火狐，因为都是中文的，找起来比较方便。 现在在浏览器上复制下面的链接，点击右键检查元素 https://news.qq测试数据/zt2020/page/feiyan.htm#/global?pool=bj 与我们之前查找字段的方式不同，因为动态数据只能在json能够找到，只是查看代码是不够的。我们需要用另一种方式专门适用于爬取动态数据。 找到“网络”，并刷新一下，就会发现ranklist,双击点进去，我们就能看到一个动态数据列表，下面的任务就是根据url按照字段写进去。

正式编写程序 将ranklist的请求地址复制下来，之后就可以开始编写我们的python程序了。

 import requestsimport jsonimport pandas as pd//将pandas包用别名pd表示
url='https://api.inews.qq测试数据/newsqa/v1/automation/foreign/country/ranklist'//刚才复制的url地址
r=requests.get(url)//用requests获取地址
content=json.loads(r.text)//将所有json数据转化为数据字典的形式123456 

这个时候可以在屏幕中看到获取来的数据，使用一行代码 print(content)print(type(content))//我们也可以查看它现在的数据类型<dict>就代表数据字典的形式12 下面我们对数据进行处理。每一列的顺序可以随便写，但一定要队形数组下标的字段，我们能在响应里面找到json数组的相应字段。

 df=pd.DataFrame(columns=['国家和地区','所属洲','日期','今日新增病例','确诊人数','疑似病例','死亡病例','治愈病例'])for i in range(len(content['data'])):
    df.loc[i+1]=[content['data'][i]['name'],
                 content['data'][i]['continent'],
                 content['data'][i]['date'],
                 content['data'][i]['confirmAdd'],
                 content['data'][i]['confirm'],
                 content['data'][i]['suspect'],
                 content['data'][i]['dead'],
                 content['data'][i]['heal']]12345678910 

由于数据量非常的大，我们也可以字段关键字查找，代码如下：

  print(df[0:1])
    df2=df[df['国家和地区'].isin(['新加坡'])]
    print(df2)123 

查看输出结果 当前我只在控制屏中进行输出，当然也可以把他保存到csv中，下面是运行截图：

这样子一个简单的动态数据爬取就完成了，有没有感觉很容易呢？

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