疫情数据可视化

摘要：由于突发新冠疫情公共卫生事件，涌入大量国内外疫情数据，疫情数据可视化分析，可使人们对疫情数据更为直观的了解。基于大数据分析以可视化方式展现疫情发展态势，实现疫情的可预测，可视化和可量化。

      疫情数据可视化分析运用到了网络爬虫技术将各种所需数据从网络中获取，并使用Python中的json模块、pymysql模块等进行数据的清洗以及储存，运用Echart制图将数据实现清晰的可视化展示，可视化分析系统以多个数据展示板块组合，布局简介明了，让人一目了然。本课题主要是为了展现出疫情的数据可视化，通过最终的可视化效果能清楚的展现出疫情产生的各个数据量，以及变化的趋势。本课题是大数据时代下数据可视化在突发公共卫生事件中的实践和探索，为今后的疫情科学防控提供可靠的数据依据。

关键词：数据可视化  爬虫 数据库 PyThon

目 录

1引言 5

1.1课题的研究背景及意义 5

1.2课题的可行性分析 5

2项目目标及内容 6

2.1目标 6

2.2内容 6

3开发环境以及工具和技术的介绍 7

3.1项目开发环境 7

3.2主要开发工具介绍 7

3.2.1 PyCharm 7

3.2.2 MySQL 8

3.2.3 Python 8

3.3主要技术介绍 8

3.3.1 HTML 8

3.3.2 java script 9

3.3.3 Echarts 9

3.3.4 Requests/Scrapy 10

3.3.5 Python核心编程 10

3.3.6 Josn数据传输 10

3.3.7 AJAX 11

3.3.8 Flask微服务器 11

3.3.9 jieba 11

4项目分析 13

4.1项目概述 13

4.2项目性能需求 13

4.3项目模块和流程 13

4.3.1项目模块 13

4.3.2项目流程 14

4.4项目进度安排 14

5数据库设计 16

5.1 MySQL数据库设计命名规则 16

5.2数据库结构 16

5.3数据库表 17

6项目实现 18

6.1环境搭建 18

6.2数据爬取 18

6.4保存数据到数据库 24

6.5读取数据前后端结合生成图表 26

6.5.1项目文件结构 27

6.5.2在utils.py中连接数据库获取数据 27

6.5.3全国疫情地图 28

6.5.4全国累计趋势 31

6.5.5全国新增趋势 33

6.5.6非湖北地区城市确诊TOP5 35

6.5.7热搜词云 37

7项目优化 40

7.1页面美化与整理 40

8总结与展望 43

8.1总结 43

8.2展望 43

8.3致谢 44

参考文献 45