新冠肺炎疫情实时动态

摘  要：新冠肺炎疫情实时动态很好的直观显示出疫情的发展变化，新冠肺炎的全球肆虐，由新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动着每一个人的心。随着移动互联网的发展，以闹钟，天气预报，运动休闲等为典型代表的网络服务APP正遍布我们生活需求的各个场景，为了更方便大家直观的了解疫情发展趋势，我所做的新冠肺炎疫情实时动态可视化就可以很直观的让大家关注到疫情的实时情况。 

    该项目以PyCharm 为主要开发工具，采用python的requests库进行爬取数据，使用XPath解析技术进行数据解析，存入MySQL数据库中。进行数据脱敏、清洗，分析、挖掘出有价值的信息，再调用Echarts来呈现可视化。

关键词：新冠肺炎疫情实时动态  PyCharm  MySQL数据库 

目 录

1 引言 1

1.1 新冠肺炎疫情实时动态的开发背景 1

1.2 新冠肺炎疫情现状与发展趋势 1

1.3 新冠肺炎疫情实时动态的可行性分析 2

2 项目目标和内容 3

2.1 目标和内容 3

2.2 相关任务 3

3 开发环境以及工具和技术的介绍 4

3.1 项目开发环境 4

3.2 主要开发工具介绍 4

3.2.1 PyCharm 4

3.2.2 MySQL 5

3.2.3 SQLyog 6

3.2.4 Python3.7 6

3.3 主要技术介绍 7

3.3.1 HTML 7

3.3.2 java script 7

3.3.3 CSS 8

3.3.4 Python核心编程 8

3.3.5 JSON数据传输 8

3.3.6 AJAX 9

3.3.7 jQuery 9

3.3.8 Flask微服务器 10

3.3.9 PymySQL 10

3.3.10 HTTP协议 10

3.3.11 Requests/Scrapy 10

3.3.12 ECharts 11

4 项目分析 12

4.1 项目概述 12

4.2 项目性能需求 12

4.3 项目模块和流程 13

4.4 项目进度安排 14

5 数据库设计 15

5.1 MySQL数据库设计命名规范 15

5.2 数据库表关系 16

6 项目实现 18

6.1 环境搭建 18

6.2 数据爬取 18

6.3 数据分析与数据清洗 18

6.4 保存数据到数据库/JSON文件/Excl表格/CSV/TXT 18

6.5 读取数据前后端结合ECharts生产图表 20

7 项目优化 22

8 总结与展望 23

致谢 24

参考文献 25