2019-nCoV 疫情数据可视化地图

数据的获取#

在学习该博客 的数据爬取时发现数据似乎已经不再更新，所以重新在腾讯新闻网站 搜索相关数据。

使用time、json和requests获取数据。

import time, json, requests
url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
print(data)

可以看到数据如下所示（省略部分内容）：

{'chinaTotal': {'date': '02.01', 'confirm': '11890', 'suspect': '17988', 'dead': '259', 'heal': '269'}, 
 'lastUpdateTime': '2020-02-01 21:18:01', 
 'areaTree': 
 	[{'name': '中国', 
      'children': [{'name': '湖北', 
                    'children': [...], 
                    'total': {'confirm': 7153, 'suspect': 0, 'dead': 249, 'heal': 166}, 
                    'today': {'confirm': 1347, 'suspect': -49, 'dead': 49, 'heal': 15}}, 
                   {'name': '浙江', 
                    'children': [...], 
                    'total': {'confirm': 599, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 20}, 
                    'today': {'confirm': 62, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 7}}, ... 

我们只获取各个省份确诊人数的信息已经最后更新的时间。

def catch_distribution():
    
    areaData = {}
    url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
    data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
    # print(data)
    
    # 获取更新时间
    lastUpdateTime = data['lastUpdateTime']
    
    # 找到中国信息
    for item in data['areaTree']:
    	if item['name'] == '中国':
    		chinaData = item['children']
    		break
            
    # 获取各个省份确诊的人数
    for item in chinaData:
        areaData[item['name']] = item['total']['confirm']
    
    return areaData, lastUpdateTime

数据可视化#

这里使用的是pyecharts v1 ，似乎腾讯新闻也是用的这个包。由于湖北人数远高于其他省份，使用连续型的视觉映射效果不好 ，这里采用了分段式的，可以以10的整数幂为界限传入pieces，time参数即之前得到的最近更新时间。

def map_visualmap(time, pieces) -> Map:
    c = (
        Map()
        .add("确诊人数", data.items(), "china")
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省份确诊人数分布\n截至: " + time),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=5000, is_piecewise=True, pieces=pieces)
        )
    )
    return c

完整代码#

import time
import json
import requests
import numpy as np
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map


def catch_distribution():

    areaData = {}
    url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d' % int(
        time.time()*1000)
    data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
    # 获取更新时间
    lastUpdateTime = data['lastUpdateTime']
    # 找到中国信息
    for item in data['areaTree']:
        if item['name'] == '中国':
            chinaData = item['children']
            break
    # 获取各个省份确诊的人数
    for item in chinaData:
        areaData[item['name']] = item['total']['confirm']

    return areaData, lastUpdateTime


# 官网范例中的链式调用
def map_visualmap(time, pieces, data) -> Map:
    c = (
        Map()
        .add("确诊人数", data.items(), "china")
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省份确诊人数分布\n截至: " + time),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                max_=5000, is_piecewise=True, pieces=pieces)
        )
    )
    return c


data, lastUpdateTime = catch_distribution()
pieces = [
    {"min": 1000},
    {"min": 100, "max": 1000},
    {"min": 10, "max": 100},
    {"max": 10}
]
map1 = map_visualmap(lastUpdateTime, pieces, data)
map1.render()

运行后会在根目录下生成 render.html，最后的效果如下，