最近受江苏疫情影响，好多小伙伴都居家办公咯！为了密切关注疫情动态，最近写了爬取疫情分布的脚本，参考上篇链接。
既然我们已经获得了相应的江苏各个地级市的疫情数据，那么我们如何来使用Python实现将数据可视化在地图上呢？
Apache Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
简单来说，pyecharts具有以下特性：
3. Pyecharts 安装
使用pip进行安装如下：
因为我们需要使用pycharts绘制地图，此时我们还需要安装相应的地图文件包：
其中：
echarts-countries-pypkg 包为全球国家地图
echarts-china-provinces-pypkg包为中国省级地图
echarts-china-cities-pypkg 包为中国市级地图
安装完上述绘制地图相关的python包后，我们接下来开始画疫情分布地图。
首先，我们先来查看一段Pyecharts相关实现：
上述代码解释如下：
运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803.html,用浏览器打开后结果如下：
当鼠标移动到对应区域后，会显示出对应地级市今日新增人数。
上述脚本虽然可以实现我们的功能，但是颜色灰灰的，太过于单调，接下来我们来想办法进行美化,实现代码如下：
代码解释如下：
运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803_new.html,用浏览器打开后结果如下：
同理我们可以得到现有确诊人数分布如下：
进而我们可以得到累计确诊人数分布如下：
爬取国内疫情数据。data_download()，引用包requests、json。1）访问网站获取数据；2）保存数据成json文件将数据转存到excel。cpdata_toexcel()，引用包openpyxl、json。
1）从json文件中抽取所需数据，字段需求：省份、地市、总确诊人数、总疑似病例、总死亡人数。
2）创建Excel表，数据保存。
读取文件数据画疫情地图。show_data()，引用包pandas、pyecharts。
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup
import re
import json
# 1.发送请求，获取疫情首页（数据来源于丁香园）
response = requests.get('https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia')
home_page = response.content.decode()
# 2.从疫情首页提取最近一日数据
soup = BeautifulSoup(home_page, 'lxml')
script = soup.find(id='getAreaStat')
text = script.string
# 3.提取数据获取json格式数据
json_str = re.findall(r'\[.+\]', text)[0]
# 4.把json格式转换为python类型
last_day_corona_virus = json.loads(json_str)
# 5.以json格式保存最近一日数据
with open('data/last_day_coronavirus.json', 'w') as fp:
json.dump(last_day_corona_virus, fp, ensure_ascii=False)
