python爬取疫情数据效率如何(利用python爬取全球新冠肺炎疫情数
Python爬虫好写吗？
python爬虫不简单的，基础爬虫：
（1）基础库：urllib模块/requests第三方模块
首先爬虫就是要从网页上把我们需要的信息抓取下来的，那么我们就要学习urllib/requests模块，这两种模块是负责爬取网页的。这里大家觉得哪一种用的习惯就用哪一种，选择一种精通就好了。我推荐读者使用使用requests模块，因为这一种简便很多，容易操作、容易理解，所以requests被称为“人性化模块”。
（2）多进程、多线程、协程和分布式进程：
为什么要学着四个知识呢？假如你要爬取200万条的数据，使用一般的单进程或者单线程的话，你爬取下载这些数据，也许要一个星期或是更久。试问这是你想要看到的结果吗？显然单进程和单线程不要满足我们追求的高效率，太浪费时间了。只要设置好多进程和多线程，爬取数据的速度可以提高10倍甚至更高的效率。
（3）网页解析提取库：xpath/BeautifulSoup4/正则表达式
通过前面的（1）和（2）爬取下来的是网页源代码，这里有很多并不是我们想要的信息，所以需要将没用的信息过滤掉，留下对我们有价值的信息。这里有三种解析器，三种在不同的场景各有特色也各有不足，总的来说，学会这三种灵活运用会很方便的。推荐理解能力不是很强的朋友或是刚入门爬虫的朋友，学习BeautifulSoup4是很容易掌握并能够快速应用实战的，功能也非常强大。
（4）反屏蔽：请求头/代理服务器/cookie
在爬取网页的时候有时会失败，因为别人网站设置了反爬虫措施了，这个时候就需要我们去伪装自己的行为，让对方网站察觉不到我们就是爬虫方。请求头设置，主要是模拟成浏览器的行为；IP被屏蔽了，就需要使用代理服务器来破解；而cookie是模拟成登录的行为进入网站。
（5）异常：超时处理/异常处理，这里不做介绍了，自己去了解一下。
（6）数据储存库：文件系统储存/MySQL/MongoDB
数据的储存大概就这三种方式了，文件系统储存是运用了python文件操作来执行的；而MySQL要使用到数据库创建表格来储存数据；MongoDB在爬虫里是非常好的储存方式，分布式爬虫就是运用了MongoDB来储存的。各有特色，看自己需要哪种，在灵活运用。
（7）动态网页抓取：Ajax/PhantomJS/Selenium这三个知识点
（8）抓包：APP抓包/API爬虫
（9）模拟登陆的 爬虫
请教一个问题，怎么提高 python 爬虫的爬取效率
考虑用多进程+分布在不同机房的集群。
理由如下：
如果单进程，则瓶颈多出在CPU上。
多进程的话可以高效利用CPU。但是其实多数情况是在网络，所以说更好的解决办法是用多个机房的多台机器同时跑多进程的爬虫，这样减少网络阻塞。
实现的话，用scrapy+rq-queue然后用redis来作队列就好。
用这个方法爬过douban的几千万个页面
怎样用python爬取疫情数据
import requests
from 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('')
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)
python疫情数据分析怎么和excel连接
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。
「Python」使用Pyecharts生成疫情分布地图
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：
python爬虫前景怎么样？
众所周知，Python是目前使用最广泛且用户增长最快的编程语言。优雅简洁的语法、强大的第三方库支持等都是Python能够风靡各行各业的原因。然而，你很多就业者还在观望Python发展方向，那么Python前景到底怎么样？今天从Python的特性说起，为你分析分析Python的前景。
第一，更高的效率
看看这两年Python在业内大火的原因，除了云计算帮Python带来一份热潮之外，更多的是本身的特性。目前互联网创业热情高涨，创业者和投资者都希望投资回报周期快，因此一门开发效率极高的语言就此进入开发者眼帘，众多创业公司首选Python做为开发语言，催生了Python在国内大热的现象。
第二，运行速度更快
显然Python并不是一门快语言，慢也是被很多程序员诟病Python的主要原因，但最近几年PyPy解释器在不断的提高着Python的运行速度，通过PyPy运行的程序，在某些场景下速度直接逼近C语言。
相信再过一段时间，Python的运行速度将不再是问题。另外，由于近些年来，CPU处理速度的快速发展，编程语言本身的快慢在大多数业务场景下已不再被做为考量标准。
第三，功能更强
这是导致Python大火的另一个主要原因之一，Python的标准库和第三方库强大到你无法想象，无论你想从事任何方向的技术编程，你几乎都能找到相应的库支持，以下仅举几个例子：
WEB开发——最火的Python web框架Django,支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle,Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines；网络编程——支持高并发的Twisted网络框架，py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单等等。
列举这么多之后，你会发现，Python几乎在每个领域都做得非常优秀，这是一门真正意义上的全栈语言，即使目前世界上使用最广泛的Java语言，在很多方面与Python相比稍显逊色，因此Python的前景是毋庸置疑的。