如何通过python获取甲流分布数据

甲流分布数据的获取

甲流数据是指关于甲型流感病毒流行情况的数据，主要包括每日、每周、每月的发病人数、地区分布、年龄、性别等信息。通过获取甲流分布数据，可以及时掌握流感病毒的流行情况和预测未来可能的流行趋势，为制定流感疾病防治措施提供有效依据。

#获取甲流分布数据
import requests

#设置请求头信息
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

#设置请求URL
url = 'http://www.nhc.gov.cn/jkj/s7915/201902/712e4ecabb2a4be49c395557dcd8a729.shtml'

#发送GET请求
res = requests.get(url, headers=headers)

#获取页面内容
content = res.content.decode('utf-8')

#解析数据
#TODO...

甲流数据解析

获取到甲流分布数据之后，需要对数据进行解析，提取有用的信息。甲流分布数据主要以表格形式展现，部分网站可能还需要进行反爬虫处理，因此，需要使用一些库和技术手段。

#解析HTML页面
from bs4 import BeautifulSoup

#使用BeautifulSoup解析页面
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

#查找表格
table = soup.select('table')[0]

#获取表头
thead = table.find_all('thead')[0]
thead_tr = thead.find_all('tr')[0]
data = [th.text for th in thead_tr.find_all('th')]

#获取表格数据
tbody = table.find_all('tbody')[0]
for tr in tbody.find_all('tr'):
    tr_data = []
    for td in tr.find_all('td'):
        tr_data.append(td.text)
    data.append(tr_data)

数据存储

甲流分布数据需要保存到数据库中以便后续处理和使用。存储数据时，需要定义好数据表的结构，并根据需要进行索引和优化。

#存储数据到MySQL数据库
import pymysql

#连接数据库
conn = pymysql.connect(user='user', passwd='passwd', host='127.0.0.1', db='db', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()

#定义表结构
sql = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `flu_data` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`date` date NOT NULL COMMENT '日期',
`province` varchar(100) NOT NULL COMMENT '省份',
`city` varchar(100) NOT NULL COMMENT '城市',
`count` int(11) NOT NULL COMMENT '数量',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='甲流分布数据';
"""
cursor.execute(sql)

#插入数据
for row in data:
    if len(row) == 5:
        date = row[0]
        province = row[1]
        city = row[2]
        count = int(row[3])
        sql = """INSERT INTO `flu_data` (`date`, `province`, `city`, `count`) VALUES ('{}', '{}', '{}', '{}')""".format(date, province, city, count)
        cursor.execute(sql)
conn.commit()

总结

本文介绍了如何使用Python获取甲流分布数据，并对数据进行解析和存储。获取甲流分布数据的关键是要了解数据来源及格式，选择合适的爬虫工具和技术手段，对反爬虫机制进行应对。解析数据时需要根据页面结构进行分析，并使用一些常用的库进行数据提取和清洗。存储数据时需要定义好表结构，并进行索引和优化以提升查询效率。

综上所述，本文旨在帮助读者更好地掌握数据获取和处理的基本技能，以便更好地应对实际问题和挑战。