爬取疫情数据，以django+pyecharts实现数据可视化web网页

在家呆着也是呆着，不如做点什么消磨时间呗~

干脆用django+pyecharts实现疫情数据可视化web页面：

要爬的数据来自丁香园、搜狗及百度的疫情实时动态展示页

先看看劳动成果:

导航栏：

疫情地理热力图：

治愈/死亡折线图

舆论词云：

丁香园要爬的数据，这些数据用在那个地理热力图上：

丁香园疫情实时动态（超链接）

百度要爬的数据，历史数据，用在治愈/死亡折线图上：

百度疫情实时动态

搜狗要爬的数据，用在导航栏那几个统计的总数：

搜狗疫情实时动态

还有这里，用于获取媒体的文章。制作词云~

搜狗

 emmm...

正文：

爬虫：

 爬这些数据其实很简单，需要的数据都在html源码里，直接用requests请求链接后用re匹配就行，而且这些网站甚至都不用伪造请求头来访问。。。

爬虫代码：

import requests
import json
import re
import time
from pymongo import MongoClient


def insert_item(item, type_):
    ‘‘‘
    插入数据到mongodb，item为要插入的数据，type_用来选择collection
    ‘‘‘
    databaseIp=‘127.0.0.1‘
    databasePort=27017
    client = MongoClient(databaseIp, databasePort)
    mongodbName = ‘dingxiang‘
    db = client[mongodbName]
    if type_ == ‘dxy_map‘:
        # 更新插入
        db.dxy_map.update({‘id‘: item[‘provinceName‘]}, {‘$set‘: item}, upsert=True)
    elif type_ == ‘sogou‘:
        # 直接插入
        db.sogou.insert_one(item)
    else:
        # 更新插入
        db.baidu_line.update({},{‘$set‘: item}, upsert=True)
    print(item,‘插入成功‘)
    client.close()

def dxy_spider():
    ‘‘‘
    丁香园爬取，获取各省份的确诊数，用来做地理热力图
    ‘‘‘
    url = ‘https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia‘
    r = requests.get(url)
    r.encoding = ‘utf-8‘
    res = re.findall(‘tryTypeService1 =(.*?)}catch‘, r.text, re.S)
    if res:
        # 获取数据的修改时间
        time_result = json.loads(res[0])
    res = re.findall(‘getAreaStat =(.*?)}catch‘, r.text, re.S)
    if res:
        # 获取省份确诊人数数据
        all_result = json.loads(res[0])
    for times in time_result:
        for item in all_result:
            if times[‘provinceName‘] == item[‘provinceName‘]:
                # 因为省份确诊人数的部分没有时间，这里将时间整合进去
                item[‘createTime‘] = times[‘createTime‘]
                item[‘modifyTime‘] = times[‘modifyTime‘]
                insert_item(item,‘dxy_map‘)

def sogou_spider():
    ‘‘‘
    搜狗爬虫，获取所有确诊数、治愈数等，用在导航栏直接显示
    ‘‘‘
    url = ‘http://sa.sogou.com/new-weball/page/sgs/epidemic‘
    r = requests.get(url=url)
    sum_res = re.findall(‘"domesticStats":({"tim.*?}})‘,r.text)
    if sum_res:
        sum_result = json.loads(sum_res[0])
        # 增加一个爬取时间字段
        sum_result[‘crawl_time‘] = int(time.time())
        insert_item(sum_result,‘sogou‘)

def baidu_spider():
    ‘‘‘
    百度爬虫，爬取历史数据，用来画折线图
    ‘‘‘
    url = ‘https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia‘
    r = requests.get(url=url)
    res = re.findall(‘"degree":"3408"}],"trend":(.*?]}]})‘,r.text,re.S)
    data = json.loads(res[0])
    insert_item(data,‘baidu_line‘)

if __name__ == ‘__main__‘:
    dxy_spider()
    sogou_spider()
    baidu_spider()

词云的数据准备则麻烦一点，中文分词可是个麻烦事...

所以选了个精度还不错的pkuseg（pkuseg官方测试~）

代码：

import requests
import json
import pkuseg
from lxml import etree


‘‘‘爬虫部分，获取相关文章内容，用来生成词云‘‘‘
headers= {
    ‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.88 Safari/537.36‘
}
url = ‘https://sa.sogou.com/new-weball/api/sgs/epi-protection/list?type=‘
type_ = [‘jujia‘,‘chunyun‘,‘waichu‘,‘kexue‘]

def down_text(type_):
    r = requests.get(url=url+type_,headers=headers)
    res = json.loads(r.text)
    for i in res[‘list‘]:
        print(i[‘linkUrl‘])
        r = requests.get(url = i[‘linkUrl‘],headers=headers)
        html = etree.HTML(r.text)
        # 获取文章所有文本
        div = html.xpath(‘//div[@class="word-box ui-article"]//text()‘)
        string = ‘‘
        for i in div:
            string += i+‘\n‘
        # 保存文本到note.txt
        with open(‘note.txt‘,‘a‘,encoding=‘utf-8‘) as f:
            f.write(string)
def down_all():
    for i in type_:
        down_text(i)

‘‘‘分词统计部分，用pkuseg对下载的文本进行分词并统计词频‘‘‘
def word_count():
    with open(‘note.txt‘, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
        text = f.read()
    # 自定义词典，意味着分词时会专门保留出这些词
    user_dict = [‘冠状病毒‘]
    # 以默认配置加载模型
    seg = pkuseg.pkuseg(user_dict=user_dict)
    # 进行分词
    text = seg.cut(text)
    # 读取停用词表
    with open(‘stop_word.txt‘, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
        s_word = f.readlines()
    # 停用词表一个停用词占一行，因为这样读readlines()会带上换行符在每个词后面
    # 使用map对列表所有词去掉空字符
    s_word = list(map(lambda x: x.strip(), s_word))
    count = {}
    # 统计词频
    for word in text:
        # 当这个词不在停用词表中并且长度不为1才统计
        if word in s_word or len(word) == 1:
            continue
        else:
            if word in count:
                # 已经记录过，加1
                count[word] += 1
            else:
                # 否则将该词添加到字典中
                count[word] = 1
    all_pair = []
    # 将统计的字典转换为pyecharts词云要求的输入
    # 比如这样：words = [("Sam S Club", 10000),("Macys", 6181)]，前面是词，后面是词频
    for pair in count:
        all_pair.append((pair, count[pair]))
    # 对结果排序
    li = sorted(all_pair, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    # 将列表转str直接写入文件中，到时直接给pyecharts用
    # 不要每次都分词，分词过程有点慢
    with open(‘word_count.txt‘,‘w‘,encoding=‘utf-8‘) as f:
        f.write(str(li))
if __name__ == ‘__main__‘:
    down_all()
    word_count()

 Django+pyecharts建立web应用

这里先按pyecharts的文档来创建一个前后端分离的django项目

https://pyecharts.org/#/zh-cn/web_django

这里：

然后渐进修改，这里给出views.py及html的代码：

views.py

import json
import time
from django.http import HttpResponse
from django.shortcuts import render
from pymongo import MongoClient
from pyecharts.charts import Line, Map, WordCloud
from pyecharts import options as opts


def get_data(type_):
    ‘‘‘
    返回用于制作地理热力图的数据，省份名和省份确诊数
    ‘‘‘
    databaseIp=‘127.0.0.1‘
    databasePort=27017
    # 连接mongodb
    client = MongoClient(databaseIp, databasePort)
    mongodbName = ‘dingxiang‘
    db = client[mongodbName]
    if type_ == ‘map‘:
        collection = db.dxy_map
    elif type_ == ‘sogou‘:
        collection = db.sogou
    elif type_ == ‘line‘:
        collection = db.baidu_line
    alls = collection.find()
    return alls
cure_data = get_data(‘line‘)[0]

def timestamp_2_date(timestamp):
    ‘‘‘
    用来将时间戳转为日期时间形式
    ‘‘‘
    time_array = time.localtime(timestamp)
    my_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M", time_array)
    return my_time

def json_response(data, code=200):
    ‘‘‘
    用于返回json数据，主要是将图表信息作为json返回
    ‘‘‘
    data = {
        "code": code,
        "msg": "success",
        "data": data,
    }
    json_str = json.dumps(data)
    response = HttpResponse(
        json_str,
        content_type="application/json",
    )
    response["Access-Control-Allow-Origin"] = "*"
    return response

JsonResponse = json_response

def index(request):
    ‘‘‘
    返回首页数据
    ‘‘‘
    alls = get_data(‘sogou‘).sort("crawl_time", -1).limit(1)
    if alls:
        alls = alls[0]
    alls[‘timestamp‘] /= 1000
    alls[‘timestamp‘] = timestamp_2_date(alls[‘timestamp‘])
    return render(request, "index.html", alls)

def heat_map(request):
    ‘‘‘
    地理热力图，以json返回
    ‘‘‘
    map_data = []
    alls = get_data(‘map‘)
    for item in alls:
        # 将各省份名和确诊数组合成新的列表，以符合pyecharts map的输入
        map_data.append([item[‘provinceShortName‘], item[‘confirmedCount‘]])
    max_ = max([i[1] for i in map_data])
    map1 = (
        Map()
        # is_map_symbol_show去掉默认显示的小红点
        .add("疫情", map_data, "china", is_map_symbol_show=False)
        .set_global_opts(
            #不显示legend
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="疫情地图"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                # 最大值
                max_=max_,
                # 颜色分段显示
                is_piecewise=True,
                # 自定义数据段，不同段显示不同的自定义的颜色
                pieces=[
                 {"min": 1001,  "label": ">1000", ‘color‘:‘#70161d‘},
                 {"max": 1000, "min": 500,  "label": "500-1000", ‘color‘:‘#cb2a2f‘},
                 {"max": 499, "min": 100, "label": "100-499", ‘color‘:‘#e55a4e‘},
                 {"max": 99, "min": 10, "label": "10-99", ‘color‘:‘#f59e83‘},
                 {"max": 9, "min": 1, "label": "1-9",‘color‘:‘#fdebcf‘},
             ]
                ),
        )
        # 获取全局 options，JSON 格式（JsCode 生成的函数带引号，在前后端分离传输数据时使用）
        .dump_options_with_quotes()
    )
    return JsonResponse(json.loads(map1))

def cure_line(request):
    ‘‘‘
    治愈/死亡折线图，以json返回
    ‘‘‘

    line2 = (
        Line()
        .add_xaxis(cure_data[‘updateDate‘])
        .add_yaxis(‘治愈‘, cure_data[‘list‘][2][‘data‘],color=‘#5d7092‘,linestyle_opts = opts.LineStyleOpts(width=2))
        .add_yaxis(‘死亡‘, cure_data[‘list‘][3][‘data‘],color=‘#29b7a3‘,linestyle_opts = opts.LineStyleOpts(width=2))
        .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title=‘治愈/死亡累计趋势图‘,pos_top=‘top‘),
        # x轴字体偏移45度
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45)),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="value",
            # 显示分割线
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
            # 不显示y轴的黑线
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
        ),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
            # 启用提示线，当鼠标焦点在图上时会显现
            is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="cross",
        ),
        )
        .dump_options_with_quotes()
    )
    return JsonResponse(json.loads(line2))

def confirm_line(request):
    ‘‘‘
    确诊/疑似折线图，以json返回
    ‘‘‘
    line2 = (
        Line()
        .add_xaxis(cure_data[‘updateDate‘])
        .add_yaxis(‘确诊‘, cure_data[‘list‘][0][‘data‘],color=‘#f9b97c‘,linestyle_opts = opts.LineStyleOpts(width=2))
        .add_yaxis(‘疑似‘, cure_data[‘list‘][1][‘data‘],color=‘#ae212c‘,linestyle_opts = opts.LineStyleOpts(width=2))

        .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title=‘确诊/疑似累计趋势图‘,pos_top=‘top‘),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45)),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="value",
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
        ),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
            is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="cross",
        ),
        )
        .dump_options_with_quotes()
    )
    return JsonResponse(json.loads(line2))

def word_cloud(request):
    with open(‘demo/data/word_count.txt‘,‘r‘,encoding=‘utf-8‘) as f:
        li = eval(f.read())
    c = (
        WordCloud()
            .add("", li[:151], word_size_range=[20, 100], shape="circle")
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="舆论词云"))
            .dump_options_with_quotes()
    )
    return JsonResponse(json.loads(c))

index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
  <head>
    <meta charset="utf-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
    <!-- 上述3个meta标签*必须*放在最前面，任何其他内容都*必须*跟随其后！ -->
    <title>实时动态</title>
    <script type="text/javascript" src="/static/echarts.min.js"></script>

    <script type="text/javascript" src="/static/echarts-wordcloud.min.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="/static/maps/china.js"></script>
    <script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.0.0/jquery.min.js"></script>
    <!-- Bootstrap -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm//dist/js/bootstrap.min.js"></script>
    <link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm//dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
    <link href="/static/css/grid.css" rel="stylesheet">
  </head>
  <body>

  <img src="/static/imgs/timg.jpg" alt="" style="width: 100%;height: 450px">
  <span style="color: #666;margin-left: 25rem;">截至 {{ timestamp }} 全国数据统计</span>
    <div class="container-fluid ">
      <div class="row">
        <div class="col-md-2 col-md-offset-2" style="border-left: none;">
            <b>较昨日<em style="color: rgb(247, 76, 49);">+{{ yesterdayIncreased.diagnosed }}</em></b>
            <strong style="color: rgb(247, 76, 49);">{{ diagnosed }}</strong>
            <span>累计确诊</span>
        </div>
        <div class="col-md-2">
            <b>较昨日<em style="color: rgb(247, 130, 7);">+{{ yesterdayIncreased.suspect }}</em></b>
            <strong style="color: rgb(247, 130, 7);">{{ suspect }}</strong>
            <span>现有疑似</span>
        </div>
        <div class="col-md-2" style="border-right: none;">
            <b>较昨日<em style="color: rgb(40, 183, 163);">+{{ yesterdayIncreased.cured }}</em></b>
            <strong style="color: rgb(40, 183, 163);">{{ cured }}</strong>
            <span>累计治愈</span>
        </div>
        <div class="col-md-2">
            <b>较昨日<em style="color: rgb(93, 112, 146);">+{{ yesterdayIncreased.death }}</em></b>
            <strong style="color: rgb(93, 112, 146);">{{ death }}</strong>
            <span>累计死亡</span>
        </div>

      </div>
    </div>

     <ul>
        <li>病毒：SARS-CoV-2，其导致疾病命名 COVID-19</li>
        <li>传染源：新冠肺炎的患者。无症状感染者也可能成为传染源</li>
        <li>传播途径：经呼吸道飞沫、接触传播是主要的传播途径。气溶胶传播和消化道等传播途径尚待明确</li>
        <li>易感人群：人群普遍易感。老年人及有基础疾病者感染后病情较重，儿童及婴幼儿也有发病</li>
        <li>潜伏期：一般为 3～7 天，最长不超过 14 天，潜伏期内可能存在传染性，其中无症状病例传染性非常罕见</li>
        <li>宿主：野生动物，可能为中华菊头蝠</li>
    </ul>
    <div id="map" style="width:1000px; height:500px;margin:0 auto;margin-bottom: 2rem;"></div>
    <div id="confirm_line" style="width:1000px; height:500px;margin:0 auto;"></div>
    <div id="cure_line" style="width:1000px; height:500px;margin:0 auto;margin-bottom: 2rem;"></div>
    <div id="word_cloud" style="width:1000px; height:500px;margin:0 auto;margin-bottom: 2rem;"></div>
  <script type="text/javascript" src="/static/chart.js"></script>
  </body>
</html>

然后还会用到js来生成图表。这里就不贴js代码了。

至于项目完整代码我会上传到github，有兴趣可以左上角直达了解下~

END