最近肺炎的发展速度属实有点恐怖。刚知道python的pyecharts这个库，想到pyecharts可视化的特点，正好可以扒一下肺炎实时播报的官网也做个地图。
第一步扒取数据：发现一个大问题，各省的确诊人数网页源代码里竟然没有。百度才知道这是js渲染生产的，又是一顿查。找到一种方法。用selenium执行一遍网页渲染的过程就可以了，首先安装selenium。
pip install selenium
在引用库的时候还需要webdriver这个启动浏览器的东西，我用的是google，所以要下载chromedriver。先查找自己chrome的版本
然后找到chromedriver的对应版本，下载
下载之后把exe文件解压到编代码的文件夹里就可以使用了。现在可以爬数据了，导入库
from selenium import webdriver
然后驱动浏览器，并访问网址
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://news.163.com/special/epidemic/#map_block')
这里记住得设置一个等待，要不然爬取数据的时候可能程序运行完了网页还没打开
driver.implicitly_wait(5)
这时就可以获取数据了
data = driver.page_source
还是得用正则表达式筛选一下想要的数据，别忘了在前面导入import re
name = re.findall(r'<span class="item_name">(.*"item_confirm">(.*"" src="/UploadFiles/2021-04-08/202002121515263.png">已经爬取到数据了，接下来就是可视化的部分了，用到pyecharts的Map块。
pyecharts文档链接在这里——按照文档里把库导入
地图的代码如下
但是我Faker这个下不下来，后来查了一下用了这个大佬的方法：地址
整体代码如下：
from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts import re from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://news.163.com/special/epidemic/#map_block') driver.implicitly_wait(5) #data = driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/ul[1]/li[1]/div/span[1]').text#.get_attribute('href') data = driver.page_source attr = re.findall(r'<span class="item_name">(.*"item_confirm">(.*"china", ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="新冠装状病毒各省确诊人数"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130, min_=95), ) ) return c map = map_visualmap(sequence, '新冠病毒感染情况') map.render(path='2020.html')看一下成果吧！
以上就是小编整理的全部内容，感谢大家的学习和支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。