网上一搜，首先搜到的是腾讯的疫情实时追踪，那就用这个数据源吧。
有了网址怎么抓数据呢？这里，我送大家一双火眼金睛，可以从纷乱中找到最靠谱的下载方式。我习惯用FireFox浏览器，下面的讲解就以FireFox为例（其他浏览器基本类似）。
打开菜单，点击“Web开发者”，在递进菜单中选择"网络"：
刷新页面，我们很快就能发现，应答类型为json格式的这个请求，最有可能包含我们需要的数据了：
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深入分析，我们就得到了url地址、请求方法、参数、应答格式等信息。查询参数中，callback是回调函数名，我们可以尝试置空，_应该是以毫秒为单位的当前时间戳。有了这些信息，分分钟就可以抓到数据了。我们先在IDLE中以交互方式抓一下看看效果：
>>> import time, json, requests>>> url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=wuwei_ww_area_counts&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)>>> data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])>>> print(len(data))301>>> print(data[0]){'country': '中国', 'area': '湖北', 'city': '武汉', 'confirm': 698, 'suspect': 0, 'dead': 63, 'heal': 42}>>> print(data[-1]){'country': '中国', 'area': '山东', 'city': '枣庄', 'confirm': 2, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 0}
只要两行代码，就可以抓到数据了。怎么样，是不是超级简单？
数据处理
以省为单位画疫情图，我们只需要统计同属一个省的所有地市的确诊数据即可。最终的数据抓取代码如下：
import time, json, requestsdef catch_distribution(): """抓取行政区域确诊分布数据""" data = dict() url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=wuwei_ww_area_counts&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000) for item in json.loads(requests.get(url=url).json()['data']): if item['area'] not in data: data.update({item['area']:0}) data[item['area']] += int(item['confirm']) return data
数据可视化
数据可视化，我习惯使用matplotlib模块。matplotlib有很多扩展工具包（toolkits），比如，画3D需要mplot3d工具包，画地图的话，则需要basemap工具包，以及处理地图投影的pyproj模块。另外画海陆分界线、国界线、行政分界线等还需要shape数据。所需模块请自行安装，shape文件可以从这里下载，绘图用到的矢量字库可以从自己的电脑上随便找一个（我用的是simsun.ttf）。我的主程序是2019nCoV.py，shape文件下载下来之后，是这样保存的：
2019-nCoV疫情曲线:
2019-nCoV疫情地图:
上图为圆柱投影，这也是basemap默认的投影模式，我们还可以换用其他投影模式，比如兰勃托等角投影，只需要将97行代码改为：
兰勃托投影效果如下：
还可以使用正射投影：
正射投影效果如下：
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