林麗星

（閩西職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息與制造學(xué)院，福建 龍巖 364021）

2019-2020年爆發(fā)的新型冠狀病毒肺炎，2020年1月12日被世界衛(wèi)生組織命名為COVID-19[1]。在此之前人類身上并未發(fā)現(xiàn)過新型冠狀病毒?；颊吒腥玖诵滦凸跔畈《竞螅跐摲诒愫苋菀讉魅窘o別人，而自身一旦發(fā)病會導(dǎo)致呼吸困難，少數(shù)病情危急會導(dǎo)致死亡。

新型冠狀病毒的傳播方式，更多是通過呼吸道空氣飛沫傳播和親密接觸的形式達(dá)到人傳人的惡劣局面。至于是否存在氣溶膠方式傳播，在試行第六版診療方案指明只有在相對封閉的環(huán)境中，同時(shí)氣溶膠濃度處于高濃度狀態(tài)下，才存在傳播的可能性[2]。

目前全世界疫情形勢并不樂觀，新冠狀病毒的肆虐，所有中國人以及整個世界都在關(guān)注著疫情的消息，關(guān)注著數(shù)據(jù)的變化，盼望著拐點(diǎn)的出現(xiàn)，患病人數(shù)的減少，治愈病例的增多。各大主流網(wǎng)站每天都在播報(bào)各類數(shù)據(jù)，包括新增的，治愈的病例等，單純的數(shù)字顯示不夠直觀，如果能夠獲得疫情相關(guān)的數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行分析，并采用可視化的圖表形式來顯示疫情數(shù)據(jù)的變化?？梢暬瘓D表的顯示更為直觀清晰。在獲取相關(guān)的疫情數(shù)據(jù)時(shí)我們借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲來爬取疫情數(shù)據(jù)，使用python提供的充足的類庫功能對其進(jìn)行分析并轉(zhuǎn)換為直觀的折線圖來顯示。

1 疫情數(shù)據(jù)獲取可采用的技術(shù)

要爬取網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)，可使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲來實(shí)現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲（spiderr或web crawle），也有人稱之為網(wǎng)絡(luò)蜘蛛，像蜘蛛一樣在網(wǎng)絡(luò)上爬行并獲取所需要的數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一段程序，它從網(wǎng)頁上獲取信息，然后對這些信息進(jìn)行處理，轉(zhuǎn)換成用戶所想要的數(shù)據(jù)，并把結(jié)果反饋給用戶。web crawler構(gòu)成了搜索引擎重要的組成部件，但現(xiàn)在網(wǎng)上常用的搜索引擎大多是按照關(guān)鍵字進(jìn)行檢索，檢索出來的數(shù)據(jù)是盡可能大地覆蓋全網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)闄z索數(shù)據(jù)也是多樣化，有文字、圖片、音視頻等。對于一些網(wǎng)上非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且信息含量比較多的數(shù)據(jù)，目前的搜索引擎可能不能很好地去搜尋出用戶想要的數(shù)據(jù)。而網(wǎng)絡(luò)爬蟲就能很好地解決一般搜索引擎的局限性。

在數(shù)據(jù)爬取時(shí)，可以使用Python來進(jìn)行爬取。Python語言的語法簡單明了，開發(fā)環(huán)境清晰，學(xué)習(xí)難度較低。Python語言是解釋性的腳本語言，它是開源的，而且具有平臺無關(guān)性，可以高效地開發(fā)各種應(yīng)用程序。Python擁有大量的擴(kuò)展庫，這些擴(kuò)展庫相對成熟，而且能夠支持幾乎所有的領(lǐng)域應(yīng)用開發(fā)。因此，對于科研人員進(jìn)行處理工程技術(shù)問題，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理、圖表的制作以及進(jìn)行科學(xué)計(jì)算分析，Python都非常適用。

要獲取疫情數(shù)據(jù)，使用到 Python的庫有Numpy庫，用于處理數(shù)組和矢量運(yùn)算；Pathon庫用于處理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及進(jìn)行數(shù)據(jù)分析；Matplotlib庫用于將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表的形式顯示出來。

2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取疫情數(shù)據(jù)的步驟

抓取網(wǎng)頁中的數(shù)據(jù)，采用的步驟是：抓取數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選清洗，清洗好的數(shù)據(jù)為了更持久的使用存儲于本地機(jī)中，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，最后以可視化的形式顯示出來。

2.1 搜索數(shù)據(jù)

在網(wǎng)絡(luò)上搜尋數(shù)據(jù)的時(shí)候，因?yàn)?AJAX技術(shù)的存在，必須使用基于事件驅(qū)動的爬蟲引擎。根據(jù)新冠疫情數(shù)據(jù)這一主題，對頁面內(nèi)容或是對應(yīng)的URL鏈接進(jìn)行搜索，對頁面的主題進(jìn)行判斷，根據(jù)主題去搜索相關(guān)的網(wǎng)頁。根據(jù)主題進(jìn)行數(shù)據(jù)的爬取，最重要的是確定高效的主題判定策略。常用的主題判定策略有基于網(wǎng)頁內(nèi)容的判定策略、基于網(wǎng)頁鏈接的判定策略及混合內(nèi)容及鏈接的判定策略。

從fish-search算法到best first serach算法，算法并不是對所有的URL進(jìn)行爬取，只是選擇預(yù)測相似度較高的網(wǎng)址進(jìn)行爬取。不管是爬行主題隨爬行過程動態(tài)變化的主題爬蟲還是基于文本位置的爬蟲還是根據(jù)關(guān)鍵字 key分類進(jìn)行相關(guān)度判定的爬蟲，都只是把網(wǎng)頁內(nèi)的文本內(nèi)容做為主題進(jìn)行判定，沒有考慮到鏈接，所以在數(shù)據(jù)獲取的時(shí)候，會導(dǎo)致某些數(shù)據(jù)的遺漏。

PageRank算法及 HITS算法，只考慮網(wǎng)頁的鏈接結(jié)構(gòu)，雖然能夠發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵網(wǎng)頁，具有全局觀，能指導(dǎo)爬蟲爬取的方向，但是因?yàn)闆]有考慮到頁面的內(nèi)容，所以有可能會出現(xiàn)主題不匹配的現(xiàn)象，爬取的數(shù)據(jù)跟用戶所需要的數(shù)據(jù)會差別較大。

所以在爬取數(shù)據(jù)時(shí)，一般會結(jié)合網(wǎng)頁內(nèi)容和網(wǎng)頁鏈接一起進(jìn)行判定。比如說可以先對網(wǎng)頁的鏈接進(jìn)行分析，不同指向的URL進(jìn)行不同的定義，外向鏈表示站外網(wǎng)址，交叉鏈表示友情鏈接，水平鏈表示同級網(wǎng)址，下行鏈表示下級網(wǎng)址，上行鏈表示上級網(wǎng)址。根據(jù)不同的鏈接判定主題內(nèi)容的相關(guān)性。內(nèi)容與鏈接的結(jié)合，覆蓋率及準(zhǔn)確率都有所提高。所以我們在爬取數(shù)據(jù)的時(shí)候，更多的是兩者結(jié)合一起使用。

2.2 抓取數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)爬取的時(shí)候，根據(jù)HTML標(biāo)簽去爬取標(biāo)簽中存儲的文本數(shù)據(jù)。除此之外，還會去爬取標(biāo)簽的屬性中存儲的數(shù)據(jù)。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)類型的不同，爬蟲爬取數(shù)據(jù)的方式也有區(qū)別。如果是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式，無須處理直接轉(zhuǎn)換即可，比如json格式的數(shù)據(jù)，比如 xml數(shù)據(jù)；對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如HTML格式的數(shù)據(jù)，不能直接使用，必須先進(jìn)行處理，可使用正則表達(dá)式，xpath，bs4等。

Json數(shù)據(jù)是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式，閱讀與編寫容易，也方便機(jī)器的解析與生成，非常適合進(jìn)行數(shù)據(jù)交互的場景。在爬取新冠數(shù)據(jù)的時(shí)候，使用 json.loads(requests.get(url=findurlv)json()['data'])從騰訊網(wǎng)站中通過網(wǎng)址來抓取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)抓取時(shí)，通過jsonpath來解析json數(shù)據(jù)，有N重嵌套的 json數(shù)據(jù)亦能分析并獲取想要的信息。jsonpath能夠用于從 json文檔中獲取用戶想要的數(shù)據(jù)。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使用 bs4進(jìn)行分析，在分析的時(shí)候，先定義一個 beautifulsoup對象。在這個beautifulsoup對象中將要爬取的頁面源碼數(shù)據(jù)加載進(jìn)去，然后使用此對象的屬性和方法來實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽的定位和進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取。

xpath是目前解析效率較高且通用性最強(qiáng)的解析方式。在解析的時(shí)候通過實(shí)例化一個etree對象，并且將目標(biāo)頁面的源碼數(shù)據(jù)加載到此對象中，然后通過使用etree對象的xpath方法結(jié)合對應(yīng)的表達(dá)式進(jìn)行標(biāo)簽的定位和數(shù)據(jù)的提取。Python的Numpy庫提供了標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)學(xué)函數(shù)能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行快速的運(yùn)算，而且還提供了很多基于C語言的API，使用很方便，同時(shí)還能提高數(shù)據(jù)的運(yùn)算效率。[3]

在獲取新冠疫情數(shù)據(jù)時(shí)，通過內(nèi)容與鏈接分析，最終爬取騰訊網(wǎng)站上的關(guān)于疫情變化的相關(guān)數(shù)據(jù)。從網(wǎng)站上爬取的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，所以在 python中直接保存為 json格式的數(shù)據(jù)即可。alldata=json.loads(requests.get(url=findurlv)json()['data'])#抓取數(shù)據(jù)

2.3 數(shù)據(jù)篩選

獲取網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù)后，并不是馬上就能使用，往往要進(jìn)行篩選，清洗才能提取實(shí)際需要的數(shù)據(jù)。對于一些無用數(shù)據(jù)，或是相同數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除，對一些有誤數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。對于缺少或是丟失的值，可以使用lambda函數(shù)來查看，并且在確定缺失原因后，可以考慮用指定數(shù)來補(bǔ)充。對于連續(xù)變量的處理較為簡單，可以設(shè)定為平均值或者設(shè)定為中位值。分類變量可以考慮用眾數(shù)來補(bǔ)充。對于一些異常值，單變量用蓋帽法或是分箱法來處理，多變量用聚類法來處理。數(shù)據(jù)的清洗可以使用Pandas庫，它提供了方便的類表格的統(tǒng)計(jì)操作和類SQL操作，同時(shí)還提供了強(qiáng)大的缺失值處理功能，使用數(shù)據(jù)預(yù)處理工作更加方便快捷。[4]在獲取疫情數(shù)據(jù)時(shí)，只需要時(shí)間及各類患者人數(shù)的數(shù)據(jù)，所以只需對其按時(shí)間排序即可。

alldata.sort(key=lambda x：x['date'])#按日期排序

2.4 數(shù)據(jù)存儲

爬取到網(wǎng)頁數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)存儲起來進(jìn)行下一步的處理。常見的數(shù)據(jù)存儲方式有三種，可以將數(shù)據(jù)存儲成文本txt文件或是csv文件；或是以數(shù)組的形式存儲或是存儲到數(shù)據(jù)庫中。在爬取新冠疫情數(shù)據(jù)的時(shí)候，將數(shù)據(jù)存儲于數(shù)組中，按日期排序，依次獲取確診，疑似，死亡及治愈數(shù)量。對應(yīng)代碼為：

#獲取各類人數(shù)放至數(shù)組中

confirmsick_list.append(int(item[&apos；confir m&apos；]))

suspectsick_list.append(int(item[&apos；suspect&apos；]))

deadsick_list.append(int(item[&apos；dead&apos；]))

healsick_list.append(int(item[&apos；heal&apos；]))

2.5 分析并可視化呈現(xiàn)

圖1 疫情走勢圖

對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)分析結(jié)果使用 python的 MatPlotlib庫把數(shù)據(jù)分析結(jié)果以折線圖的形式顯示出來。使用MatPlotlib庫，用戶只需要書寫少量的代碼就能夠繪制多種高質(zhì)量的二維或三維圖形。pyplot是MatPlotlib庫的關(guān)鍵模塊，提供了很多接口，能夠快速地構(gòu)建多種圖表，比如函數(shù)圖像、直方圖及散點(diǎn)圖等。[5]使用時(shí)，調(diào)用相對應(yīng)的接口即可。因?yàn)橐从骋咔榈淖兓闆r，所以使用折線圖來顯示。關(guān)鍵代碼為：

plt.figure(&apos；疫情走勢圖&apos；， facecolor=&apos；#e3e3e3&apos；， figsize=(11， 6))

plt.title(&apos；疫情走勢圖 &apos；， fontsize=35)

plt.plot(li_alldate，confirmsick_list，label=&apos；確診人數(shù)&apos；)

plt.plot(li_alldate，suspectsick_list，label=&apos；疑似人數(shù)&apos；)

plt.plot(li_alldate，healsick_list，label=&apos；治愈人數(shù)&apos；)

plt.plot(li_alldate，deadsick_list，label=&apos；死亡人數(shù)&apos；)

plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.Dat eFormatter(&apos；%m-%d&apos；))

plt.gcf().autofmt_xdate()

today=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"，time.localtime())

plt.xticks(pd.date_range(&apos；2020-01-13&apos；，today)，rotation=90)

plt.grid(linestyle=&apos；:&apos；)

plt.legend(loc=&apos；best&apos；)

plt.savefig(&apos；疫情走勢圖.png&apos；)

#plt.show()

繪圖函數(shù)處理后的結(jié)果以圖片的形式保存，因?yàn)轵v訊網(wǎng)站上的疫情數(shù)據(jù)是從1月13號開始的，所以截止到3月5號的數(shù)據(jù)對應(yīng)折線圖如圖1所示。圖1的折線圖可以很直觀地顯示新型冠狀病毒疫情的趨勢走向。

3 結(jié)語

借助python語言及其強(qiáng)大的擴(kuò)展庫進(jìn)行疫情數(shù)據(jù)的爬取，通過其豐富的庫及強(qiáng)大的快速繪圖功能，能非直觀地用折線圖顯示疫情的趨勢走向。