使用Python爬取全球新冠肺炎疫情数据

导入所需库包

在获取数据之前，我们需要先安装好所需的包requests和pandas：
1.如果是使用pycharm可以直接使用File->Settings->Project->Project Interpreter->选择“+”->在搜索栏内输入需要下载的包

在这里我已经安装好了pandas和requests，但需要注意的是在安装pandas是系统会自动下载好另外两个包python-dateutil和numpy，这里面我们不用去管他。
出错的看这里！
当时我以为已经下好了pandas但是在敲代码时候又报错了，解决方法如下：

出现这个问题其实是pandas版本和python版本不兼容，我又换了一个版本pandas1.0.1就可以了。我们需要先将pandas删除，在点击加号在下面有一个，如图，将版本降下来就可以啦。

2.如果使用cmd去装python包也可以，只需要找好路径：
先找到当时的下载位置
（这是我电脑中的安装位置，打开到Scripts这个文件夹）
(速度比较慢，当时我下的时候只有4KB，不知道为什么这么慢)
C:\Users\A\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Scripts
cd C:\Users\A\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Scripts
pip install pandas
pip install requests
如果你之前装过但是由于各种原因，一定要先把他删掉
pip unstall pandas 再重新操作。

获取实时数据的url

在获取的时候，最好选用火狐浏览器，我这里用的是火狐，因为都是中文的，找起来比较方便。

1. 现在在浏览器上复制下面的链接，点击右键检查元素

https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/global?pool=bj

2. 与我们之前查找字段的方式不同，因为动态数据只能在json能够找到，只是查看代码是不够的。我们需要用另一种方式专门适用于爬取动态数据。
3. 找到“网络”，并刷新一下，就会发现ranklist,双击点进去，我们就能看到一个动态数据列表，下面的任务就是根据url按照字段写进去。
   

正式编写程序

4. 将ranklist的请求地址复制下来，之后就可以开始编写我们的python程序了。

import requests
import json
import pandas as pd//将pandas包用别名pd表示
url='https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/automation/foreign/country/ranklist'//刚才复制的url地址
r=requests.get(url)//用requests获取地址
content=json.loads(r.text)//将所有json数据转化为数据字典的形式

这个时候可以在屏幕中看到获取来的数据，使用一行代码

print(content)
print(type(content))//我们也可以查看它现在的数据类型<dict>就代表数据字典的形式

5. 下面我们对数据进行处理。每一列的顺序可以随便写，但一定要队形数组下标的字段，我们能在响应里面找到json数组的相应字段。
   

df=pd.DataFrame(columns=['国家和地区','所属洲','日期','今日新增病例','确诊人数','疑似病例','死亡病例','治愈病例'])
for i in range(len(content['data'])):
    df.loc[i+1]=[content['data'][i]['name'],
                 content['data'][i]['continent'],
                 content['data'][i]['date'],
                 content['data'][i]['confirmAdd'],
                 content['data'][i]['confirm'],
                 content['data'][i]['suspect'],
                 content['data'][i]['dead'],
                 content['data'][i]['heal']]

6. 由于数据量非常的大，我们也可以字段关键字查找，代码如下：

    print(df[0:1])
    df2=df[df['国家和地区'].isin(['新加坡'])]
    print(df2)

这样子一个简单的动态数据爬取就完成了，有没有感觉很容易呢？
如有任何问题bug欢迎下方留言，互相学习。