Python疫情監控系統是一個基于Python語言開發的應用程序，用于實時監測新冠病毒在全球范圍內的傳播情況。該系統通過Python編寫的數據挖掘和可視化技術，將實時收集的數據轉化為直觀易懂的圖表和地圖，以幫助人們更好地了解疫情現狀。

# 疫情數據獲取
import requests
url = 'https://covid2019-api.herokuapp.com/v2/current'
res = requests.get(url)
data = res.json()
# 數據可視化
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.pie([data['data']['confirmed'], data['data']['deaths'], data['data']['recovered']], labels=['Confirmed', 'Deaths', 'Recovered'])
plt.title('Global COVID-19 Cases')
plt.show()

該系統通過請求數據接口獲取全球疫情數據，然后使用Python Matplotlib庫將數據可視化為餅圖，展示了確診、死亡和康復人數的占比情況。通過這樣的繪圖，人們可以直觀地了解全球新冠病毒的傳播情況，并針對性地制定防疫措施。

# 地理數據可視化
import folium
world_map = folium.Map()
for item in data['data']['locations']:
folium.CircleMarker(location=[item['coordinates']['latitude'], item['coordinates']['longitude']], radius=item['latest']['confirmed'], color='red', fill=True, fill_color='red').add_to(world_map)
world_map.save('index.html')

除了全球疫情數據外，該系統還支持以地理可視化的形式展現各國疫情數據。通過Python Folium庫，疫情數據可以以圓形標記的方式呈現在地圖上，而圓圈的大小則對應著該國確診病例的數量。這種可視化方式可以讓人們直觀地了解到各個國家的疫情趨勢和熱點，有助于制定更具針對性和有效性的預防措施。

總體來說，Python疫情監控系統通過Python開發技術實現了疫情數據收集、處理和可視化等功能，讓人們更好地了解全球新冠肺炎現狀，預防疫情的風險。這種監控系統不僅在實踐中發揮了重要作用，而且也為Python語言的應用提供了一個重要的參考示例。