这篇文章主要介绍怎么使用Python制作新型冠状病毒实时疫情图，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

python有哪些常用库

python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。

以某网站为例，用requests拿到html后，发现并没有数据。不要慌，那证明是个javascript渲染的页面，即使是javascript也是需要从后台取数据的。打开Chrome开发者工具，点开network，刷新页面，点击各个请求，肯定有一个是取json的。

注意这里的返回数据是包含在一个js变量的，用正则处理下就好，然后用python自带的json.loads方法就可以转为dict了

 result = requests.get(
    'https://interface.sina.cn/news/wap/fymap2020_data.d.json?1580097300739&&callback=sinajp_1580097300873005379567841634181')
  json_str = re.search("\(+([^)]*)\)+", result.text).group(1)

  html = f"{json_str}"
  table = json.loads(f"{html}")

数据格式很简单，省数据和下属城市的数据

 { 'city': [  {  'conNum': '4',
          'cureNum': '0',
          'deathNum': '0',
          'name': '乌鲁木齐',
          'susNum': '0'},
        {  'conNum': '1',
          'cureNum': '0',
          'deathNum': '0',
          'name': '伊犁州',
          'susNum': '0'}],
  'cureNum': '0',
  'deathNum': '0',
  'name': '新疆',
  'susNum': '0',
  'value': '5'}

英语好的同学可以直接猜到cureNum是治愈数，deathNum是死亡人数。value应该是确诊数，其它字段可以根据原网站表格确定

最直观的图表当然是地图了。国内大厂出的echarts自然会对国内地图有最好的支持。用pip安装pyecharts, 以及两个数据包echarts-china-provinces-pypkg
echarts-china-cities-pypkg 即可

遍历下json数据，把省名和确诊数存在data数据里传给map对象就好

 for province in table['data']['list']:
    pp.pprint(province)
    data.append((province['name'], province['value']))

    for city in province['city']:
      pp.pprint(city)
map_p = Map()
map_p.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="实时疫情图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100))
map_p.add("确诊", data, maptype="china")
map_p.render("ncov.html") # 生成html文件

代码很简单，注意max是决定渲染颜色的。效果图如下

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