新冠疫情自2020年初爆發以來，全球范圍內已造成巨大影響。為了更好地預測疫情走勢和做出應對措施，使用Python進行預測已經成為一種重要的手段。

Python中有多種用于預測的算法，常見的有ARIMA、LSTM、Prophet等。其中，Prophet是Facebook發布的一款用于時間序列預測的Python庫，可以自動調整模型參數，方便用戶進行預測。

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet
data = pd.read_csv('data.csv')
m = Prophet()
m.fit(data)
future = m.make_future_dataframe(periods=90)
forecast = m.predict(future)
m.plot(forecast)
m.plot_components(forecast)

上面的代碼以Prophet為例，輸入數據為CSV文件，使用make_future_dataframe函數進行預測，將預測結果存儲在forecast變量中。最后，使用plot和plot_components函數進行可視化。

除了Prophet，還有很多其他強大的Python庫可以用于預測，如TensorFlow、Keras等。這些庫不僅可用于疫情預測，還可以應用于股市、氣象、自然災害等領域。

總之，Python作為一種通用的編程語言，已經成為許多行業中必不可少的工具。在疫情預測中，Python不僅提供了多種預測算法，還有豐富的可視化工具，方便用戶進行結果分析和展示。