Python绘制全球疫情变化地图的实例代码

目前全球疫情仍然比较严重，为了能清晰地看到疫情爆发以来至现在全球疫情的变化趋势，我绘制了一张疫情变化地图。 废话不多说，先上图

我们选择 XHR，重新刷新下网页可以看到有几个接口，其中 list-total 接口是获取当前所有有疫情的国家，以及对应的国家id。另外，我们看到还有一个 list-by-area-code 接口，它是获取每个国家历史上每天的疫情数据，请求这个接口需要带 areaCode 参数，这个参数就是我们刚刚说的国家id。所以对我们来说这两个接口是最重要的。下面我们就看看请求 list-total 接口的代码

def get_and_save_all_countries():
 """
 获取所有的国家名以及对应的id，保存为文件
 """

 url = 'https://c.m.163.com/ug/api/wuhan/app/data/list-total?t=317452696323'
 list_total_req = requests.get(url, headers=headers)
 if list_total_req.status_code == 200:
 area_tree = list_total_req.json()['data']['areaTree']

 area_dict = {}
 for area in area_tree:
  country_id = area['id']
  name = area['name']
  area_dict[country_id] = name

 area_json = json.dumps(area_dict, ensure_ascii=False) # ensure_ascii=False 防止json编码后中文编程\u开头的字符
 write_file('./config/countries_id2name.json', area_json)

这里将请求下来的数据临时存放在文件里。有了所有的疫情国家的id，我们就可以请求 list-by-area-code 接口来获取每个国家的疫情数据了。代码与上面的类似，不同的是将请求结果存在了 mongodb 而不是文件，目的是为了方便增删改查。当然为了大家方便使用，我将mongodb中的数据导入了文件 counties_daily.json 中，大家可以在源码根目录找到它。

数据处理

这一步的处理主要是为第三步画图做准备的。因为我们画图用的是pyecharts框架，它绘制世界地图需要输入的国家名是英文的，而我们收集的国家名是中文的，所以要将中文国家名对应到英文国家名。最终的效果如下

运行 render_map 函数会在当前目录生成 render.html 文件，打开后便自动播放疫情变化趋势，如文章开头 gif。另外，有些朋友可能会问，能不能直接输出 gif。这一点我也尝试过，百度、谷歌、GitHub上的教程基本上都试了一遍，比较遗憾没有找到靠谱的方法。所以劝大家还是放弃这条路，曲线救国，录制一个视频转成 gif 即可，方便快捷。毕竟人生苦短，Python 为我们节省下的时间不能再被这些无谓的坑再填回去。这样整个过程就介绍完了，虽然思路不复杂，但局部细节上还是需要花一些时间处理的。

完整代码共 230 行，需要的点击下载。

链接: https://pan.baidu.com/s/17nIHelAGviyNhftskB-rdA 提取码: at9z

最近国内某些地方出现了反弹的迹象，希望大家无论是在工作还是生活上都能继续保持警惕。希望这次疫情早点过去，等待全球地图变白的那一天。

到此这篇关于Python绘制全球疫情变化地图的实例代码的文章就介绍到这了,更多相关Python全球疫情变化地图内容请搜索来客网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持来客网！