flask+mysql+前端 根据b站视频手动敲的 可建表之后直接运行

资源内包含新冠肺炎的原始数据，测试集、训练集等，以及进行数据可视化分析及算法预测分析的源码文件（ipynb格式） 这份分析代码主要分为以下几个部分： - 全球趋势分析 - 国家（地区）增长 - 省份情况 - 放大美国：现在美国正在发生什么？ - 欧洲 - 亚洲 - 现在哪个国家正在复苏？ - 什么时候会收敛？通过S型拟合进行预测

##基于Springboot的新冠疫情可视化管理系统 ##技术路线 本项目有基于Springboot实现,前台基于百度echarts实现大屏可视化，后台管理系统由bootstrap框架实现，数据爬虫由python实现。 ##基础环境： JDK1.8、Maven、MySQL、IntelliJ IDEA ##功能介绍 可视化展示：包括新冠疫情大数据可视化分析大屏和全国疫情风险地区监测平台大屏 后台管理：对数据爬取的各类数据进行管理，包括国内疫情数据管理、省份疫情数据管理、省份各类数据管理、疫情新闻管理、风险地区管理、用户管理和大屏管理。 数据爬虫：通过python脚本实现对网上疫情数据实时爬取，并结合高德开放API获取地理坐标数据进行展示。

通过Python 的 Request 库进行网络爬取，这样可以使得实验的数据为最新且实时动态更新，更有利于进行疫情数据的分析。通过爬取到的数据，利用 Pyecharts 库进行可视化数据分析，将繁琐的数据转换为于理解的图表形式，并发布在前端网页上，将details表里的各市累计确诊数据，以省分组进行累加，将结果返回给前端。根据各省疫情确诊的人数划分为6个等级，确诊人数由少到多，颜色随严重程度的加深而加深。在左下角进行颜色的说明。方便用户浏览和观察。

疫情数据可视化分析系统，使用python编写的，用爬虫去爬取数据，然后使用pymysql存入MySQL数据库，然后使用flask搭建web框架，最后使用pyecharts进行可视化。

学习记录之新冠疫情可视化 学习目的 1.爬丁香园数据 2.可视化 *** 2.1.展示全国疫情地图 ***2.2.展示湖北疫情分布图 ***2.3.展示疫情增长趋势图 *一. 数据准备（根据爬丁香园网得到两个数据） 这里是爬虫丁香园的数据 爬虫的程序：模拟浏览器–>往目标站点发送请求–>接收响应数据–>提取有用的数据–>保存到本地。 爬虫的过程： 1.发送请求：这里用到requests模块，其作用是python实现的简单易用的http库，官网地址是： http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/） 2.获取响应数据（服务器返回的数据） 3.解析并提取数

因为之前写的接口改了，更新了下 一：数据准备阶段 此次数据所有来源均从这两个地方得到 1.腾讯各省份市的疫情接口 2.腾讯疫情历史每日数据接口和国外疫情数据接口 二：工具和环境 IDE：Pycharm 第三方模块 1.json 主要功能：处理接口数据 2.requests 主要功能：获取接口数据 3.pandas 主要功能：将数据保存为csv 4.datetime 主要功能：文件保存时间 5.pyecahrts 主要功能：数据可视化制作地图等 版本1.7.0 6.flask 主要功能：web展示 环境 python3.7 浏览器：Chrome浏览器 三 绘制地图 获取数据方法 返回的是数据需

1.从网易API获取最新疫情信息。 2.更新数据库。 3.从数据库中获取数据并以json格式返回给页面。 做了一点优化是每次从数据库获取数据时会检查数据库和API信息是否相同，只有不相同才会从更新数据库再返回数据。

基于AI Studio 需要用到 python 爬取丁香园数据 首先给出代码： import json import re import requests import datetime today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d') #20200315 def crawl_dxy_data(): """ 爬取丁香园实时统计数据，保存到data目录下，以当前日期作为文件名，存JSON文件 """ response = requests.get('https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/

利用python进行爬虫，对疫情进行可视化操作！包括全国的疫情分布动态图和陕西省各个地区的条形对比图