2020，努力做一个无可替代的人！
写在前面的话
先说明一下，这是一篇爬虫+分析+自动化的文章，并不是上节说到的 NumPy 系列文章，NumPy 系列请期待下节内容。
这篇实战文章也属于心血来潮吧，简单说一下：
小一我自从疫情发生了之后，每天早上第一件事就是关注微博热搜里面关于各地确诊人数的新闻，不得不说，确实很牵动人心，前几天的突增1w+，有点害怕，还好这几天降下来了。
最近几天和往常一样去看热搜的时候，却发现好像确诊人数的新闻并不在热搜里面，有时候还需要折腾一会才能搜到相关数据。
好吧，既然这样，那咱们就自己写一个程序，自己更新数据。
大概这篇文章的起源就是这样，就一个心血来潮的冲动，就有了。
ok，该介绍的背景都说完了，再来说下这篇文章：
技术方面：会用到 爬虫+数据库+数据处理+绘图+邮件 相关技术
咋一看，发现技术点还挺多，如果你经常读公众号的文章，会发现大部分知识点都有专门写过。
我都一一列出来，文章哪一块看不明白了回来查一下再继续
数据库：数据库存储
邮件：邮件发送
正文
我们要做一个自动化的程序，当然就不只是爬虫那么简单了。
先明确一下需求：
- 爬虫获取最新疫情数据
- 数据简单清洗，保存数据库
- 绘制热力地图，与前一日数据进行比较
- 将结果以邮件形式发送
- 每日定时执行程序
大概就上面五个步骤，也不是很难嘛。画热力地图是个新知识，可能需要花一些时间
准备好了，我们就开始吧！
爬取数据
首先我们需要确定数据源，这个简单。
说个题外话，这次疫情期间，我感觉官方媒体还是很给力的，数据都能在第一时间公开公布，让大众知道，还是很给力的。
其中包括卫健委、人民日报、丁香园、百度地图等，都有最新数据。
就不一一列举了，网上都能搜得到。
本次爬虫我用的是丁香园的数据。
再说个题外话，别整那些恶意爬虫去搞这些网站，特别是最近一段时间。慎之慎之
看一下丁香园的疫情官网，可以看到有这样一些（国内）数据
一个是地区累积确诊人数的热力分布图，一个是当前的最新数据，当然还有很多折线图，我没有截
我们需要的是每日的各个省、地市的相关数据。
检查源代码，可以看到：
其中有三个 div 需要注意：
- class=’fold___xVOZX‘ 的 div：每个省的所有数据（总）
- class=’areaBlock1___3V3UU‘ 的 div：每个省的汇总数据（分）
- class=’areaBlock2___27vn7‘ 的 div：每个省下的所有地市数据（分）
我们需要的数据就在这三个 div 里面，再看看 div 里面有什么：
红色的是省份汇总数据，黄色的是地市的数据，黑色的是具体数据标签。
省份汇总数据的 div 和地市的数据的 div 下面都有5个 p 标签存放数据，基本一致
5个 p 标签分别是：
- class=’subBlock1___j0DGa‘ 的 p 标签：表示省份/城市名称
- class=’subBlock2___E7-fW‘ 的 p 标签：表示现存确诊人数
- class=’subBlock4___ANk6l‘ 的 p 标签：表示累计确诊人数
- class=’subBlock3___3mcDz‘ 的 p 标签：表示死亡人数
- class=’subBlock5___2EkOU‘ 的 p 标签：表示治愈人数
数据就这些了，选择一种爬虫方式爬下来吧
打开页面，我第一感觉就是动态数据，不信你也可以试试
选用 selenium 进行数据爬取，我尽量贴一下核心代码，文末也有源码获取方式
# 初始化 selenium
executable_path = "你本机的chromedriver.exe路径"
# 设置不弹窗显示
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless')
chrome_options.add_argument('--disable-gpu')
browser = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options,executable_path=executable_path)
你也可以选择 selenium 的弹窗显示，源码里面也有写。
browser.get(url)
# 输出网页源码
content = browser.page_source
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
# 获取中国城市疫情人数
soup_city_class = soup.find('div', class_='areaBox___3jZkr').find_all('div',class_='areaBlock2___27vn7')
# 获取每一个地市的数据
# 循环省略
resolve_info(per_city, 'city')
# 获取中国省份疫情人数
soup_province_class = soup.find('div', class_='areaBox___3jZkr').find_all('div',class_='areaBlock1___3V3UU')
# 获取每一个省的数据
# 循环省略
resolve_info(per_province, 'province')
循环拿到每一个省份和每一个城市的代码我没写，你知道这里面的 per_city 和 per_province 代表每一个城市和省份就行了。
解析函数里面，直接获取我们需要的几个数据
# 解析省份和地市详细数据
if tag == 'city':
# 城市
data_name = data.find('p', class_='subBlock1___j0DGa').find('span').string
else:
# 省份
data_name = [string for string in data.find('p', class_='subBlock1___j0DGa').strings][0]
# 现存确诊人数
data_curr_diagnose = data.find('p', class_='subBlock2___E7-fW').string
# 累计确诊人数
data_sum_diagnose = data.find('p', class_='subBlock4___ANk6l').string
# 死亡人数
data_death = data.find('p', class_='subBlock3___3mcDz').string
# 治愈人数
data_cure = data.find('p', class_='subBlock5___2EkOU').string
当然会存在一些特殊情况
比如：有的省份最下面有特殊注释，有的数据是空缺的等等，合理处理就行了
好了，数据已经全部拿到了，爬虫就算结束了。
数据清洗
拿到数据以后，大致看了一眼，还算比较规整的。
在数据中，我发现了两处需要处理的地方
- 数据存在空值
- 部分地市名称其实并不是地市名称
就拿北京来说，看一下数据：
黄颜色标出的是缺失数据，红颜色的是非正常名称
我是这样处理的：
第一处地方：官网的数据并没有0，所有这个空值就是0，直接填充就可
第二处地方：部分数据名称不对，根据需求剔除或者合并到省会城市都可
看一下源代码：
# 删除地市的不明确数据
if tag == 'city':
df_data.drop(index=df_data[df_data['city'] == '待明确地区'].index, axis=1,inplace=True)
# df_data.drop(df_data['city'] == '外地来京人员', axis=1, inplace=True)
# df_data.drop(df_data['city'] == '外地来沪人员', axis=1, inplace=True)
# df_data.drop(df_data['city'] == '外地来津人员', axis=1, inplace=True)
# 填充空记录为0
df_data.fillna(0, inplace=True)
# 增加日期字段
df_data['date'] = time_str
代码应该都能看懂，就不解释了，日期字段是为了方便取出近两天的数据进行比较
接下来就是导数据到数据库了，一共两种表，省份数据表和地市数据表。
看一下数据库表结构：
省份表类似，只是把城市名换成了省份名。
当然，你要觉得两张表麻烦，一张表也可以存这些数据，看你自己。
对于我们的 DataFrame 类型的数据，是可以直接导入数据库的
一行代码就行，看好了
# 连接数据库
connect = create_engine('mysql+pymysql://username:passwd@localhost:3306/db_name?charset=utf8')
# 保存数据到数据库中
df_data.to_sql(name=table_name, con=connect, index=False, if_exists='append')
你不会觉得连接数据库也算一行吧？那就两行，给大哥跪下
数据搞定了，下面开始绘图
数据绘图
我们要画的是热力地图，直接用 pyecharts，上手简单
用 echarts 的原因是我曾经写过一段时间前端代码，echarts研究过一段时间，比较容易上手
这里需要安装两个模块 pyecharts 和 ，用来画图和输出成图片保存
安装也很简单， cmd 下直接输入 pip install 模块名称
模块包安装没有问题的话就可以画图了
# 导入相应模块
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.render import make_snapshot
from snapshot_selenium import snapshot
"""绘制热力地图"""
# 获取数据
list_data = df_data.iloc[:, [1, 3]].values.tolist()
# 绘制地图
ncp_map = (
Map(init_opts=opts.InitOpts('1000px', '600px'))
.add('', list_data, 'china')
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(
title=title,
pos_left='center'
),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
# 设置为分段形数据显示
is_piecewise=True,
# 设置拖拽用的手柄
is_calculable=True,
# 设置数据最大值
max_=df_data['sum_diagnose'].max(),
# 自定义的每一段的范围，以及每一段的文字，以及每一段的特别的样式。
pieces=[
{'min': 10001, 'label': '>10000', 'color': '#4F040A'},
{'min': 1000, 'max': 10000, 'label': '1000 - 10000', 'color': '#811C24'},
{'min': 500, 'max': 999, 'label': '500 - 999', 'color': '#CB2A2F'},
{'min': 100, 'max': 499, 'label': '100 - 499', 'color': '#E55A4E'},
{'min': 10, 'max': 99, 'label': '10 - 99', 'color': '#F59E83'},
{'min': 1, 'max': 9, 'label': '1 - 9', 'color': '#FDEBCF'},
{'min': 0, 'max': 0, 'label': '0', 'color': '#F7F7F7'}
]
),
)
)
# 保存图片到本地
make_snapshot(snapshot, ncp_map.render(), filepath_save)
看着效果还不错。
需要提到的是，我们需要的是省份/地市名称+累积确诊人数两列数据
它们对应的是第二列和第四列，所以上面代码是这样写的
df_data.iloc[:, [1, 3]]
还有一些地图的控件设置，看懂是什么意思就行了，不会了再去查API文档
我有挨个行写注释，你可别说你看不懂
图片生成了，看看张什么样子
根据每日的数据更新，我们比较最近两天的增长情况，做一个表格出来
获取到最近两天的数据库数据
# 设置日期
data_time = datetime.now() + timedelta(-2)
data_time_str = data_time.strftime('%Y-%m-%d')
# 获取数据库近两天的数据
sql_province = 'select * from t_ncp_province_info where date>={0}'.format(data_time_str)
df_province_data = pd.read_sql_query(sql_province, connect)
将数据按天分成两部分，做差即可，直接贴代码
# 获取数据日期
date_list = df_data['date'].drop_duplicates().values.tolist()
# 根据日期拆分dataframe
df_data_1 = df_data[df_data['date'] == date_list[0]]
df_data_2 = df_data[df_data['date'] == date_list[1]]
# 昨天-前天 比较新增数据
df_data_result = df_data_2[['curr_diagnose', 'sum_diagnose', 'death', 'cure']] - df_data_1[['curr_diagnose', 'sum_diagnose', 'death', 'cure']]
更进一步的，计算数据的环比增长率
# 新增较上一日环比列
df_data_result['curr_diagnose_ratio'] = (df_data_result['curr_diagnose']/df_data_1['curr_diagnose']).apply(lambda x: format(x, '.2%'))
df_data_result['sum_diagnose_ratio'] = (df_data_result['sum_diagnose']/df_data_1['sum_diagnose']).apply(lambda x: format(x, '.2%'))
df_data_result['death_ratio'] = (df_data_result['death']/df_data_1['death']).apply(lambda x: format(x, '.2%'))
df_data_result['cure_ratio'] = (df_data_result['cure']/df_data_1['cure']).apply(lambda x: format(x, '.2%'))
如果要在邮件中显示表格内容，我们还需要对列名进行排序和更改
并且根据相应的数据进行降序排序，这样增长变化看起来更明显
if tag == 'city':
name = '城市'
else:
name = '省份'
df_data = df_data[[tag, 'sum_diagnose', 'sum_diagnose_ratio', 'curr_diagnose',
'curr_diagnose_ratio', 'death', 'death_ratio', 'cure', 'cure_ratio']]
df_data.rename(
columns={
tag: name,
'sum_diagnose': '累计确诊人数',
'sum_diagnose_ratio': '累计确诊环比增长率',
'curr_diagnose': '现存确诊人数',
'curr_diagnose_ratio': '现存确诊环比增长率',
'death': '死亡人数',
'death_ratio': '死亡环比增长率',
'cure': '治愈人数',
'cure_ratio': '治愈环比增长率'
}, inplace=True
)
# 数据排序
df_data.sort_values(['累计确诊人数', '累计确诊环比增长率'], inplace=True, ascending=False)
df_data.reset_index(inplace=True)
ok，以上的数据，包括生成的图片都是我们需要在邮件中显示的。
邮件发送
邮件中，需要加入上一步的图片和表格数据，添加到正文中发送
因此，邮件正文需要设置成 html 格式发送。
并且我们在正文中需要插入近两天的数据，所以 html 中需要这样设置
# 部分 html 内容
'<p><img src="cid:image1" alt="最新数据地图" width="1200" height="600"></a></p>'
'<p><img src="cid:image2" alt="最新数据地图" width="1200" height="600"></a></p>'
根据 cid 区分不同的照片，同样的，需要在邮件中这样设置
# 读取图片并创建MIMEImage
for i, imag_filepath in enumerate(img_path_list):
with open(imag_filepath, 'rb') as fp:
msg_image = fp.read()
msg_image = MIMEImage(msg_image)
# 定义图片 ID，在 HTML 文本中引用
msg_image.add_header('Content-ID', '<image{0}>'.format(i + 1))
message.attach(msg_image)
另外，邮件中设置 html 格式正文也需要设置
# 设置主题
subject = '截止 ' + date_str + ' 疫情最新数据（自动推送）'
# 设置发送内容:1：发送html表格数据
message = MIMEMultipart()
# 生成邮件正文内容
emain_content = get_email_content(df_data_1, df_data_2)
send_text = MIMEText(emain_content, 'html', 'utf-8')
message.attach(send_text)
具体的邮件发送教程可以看最前面提到的，之前写的很详细
如果没有什么异常，你会收到这样的一封邮件
打开之后，你需要点击【显示图片】
邮件正文部分内容是这样的：
搞定！还有最后一部分
定时任务
程序基本上已经算是完成了，自动化这一步提供一个方法，大家参考即可：
- Linux下：
可以使用 crontab 设置定时任务 - Win下：
可以使用（控制面板搜）任务计划程序设置定时任务
另外，我已经部署好了自己的定时任务，如果有需要的同学可以在评论区留言自己的邮箱 ，每天早上定时更新
总结一下：
先列好需求，再把需求一个个实现了，其实今天的项目就比较清晰明了了。
一个五个需求，我们再回顾一下：
- 爬虫获取最新疫情数据
- 数据简单清洗，保存数据库
- 绘制热力地图，与前一日数据进行比较
- 将结果以邮件形式发送
- 每日定时执行程序
最后一步大家可以先百度，以后我会专门拎出来写一节，可以自动化的任务它不香吗？
源码获取
在公众号后台回复 武汉加油 获取文章源码
有需要交流学习的同学可以加我们的交流群。（后台回复加群）
写在后面的话
疫情还没过去，下周大家伙应该都要上班了
我已经窝了两星期，虽然特别想出来，但是一想到上下班的人，我就有点怂。
不多说了，下周上班，我们都要保护好自己。
碎碎念一下
对了，需要每天定时邮件更新疫情数据的同学评论区留自己的邮箱
我们评论区见
原创不易，欢迎点赞噢
文章首发：公众号【知秋小梦】
文章同步：掘金，简书
原文链接 ：写了个自动化脚本，每日更新疫情数据
