隨著新冠疫情肆虐全球，各國(guó)政府和醫(yī)療機(jī)構(gòu)急需掌握疫情動(dòng)態(tài)，隨時(shí)調(diào)整防疫措施。而基于互聯(lián)網(wǎng)的信息獲取和分析技術(shù)，成為抗疫工作中的一項(xiàng)關(guān)鍵戰(zhàn)略。Python語(yǔ)言是一種流行的編程語(yǔ)言，在數(shù)據(jù)分析和爬蟲(chóng)方面有著廣泛的應(yīng)用。本文主要介紹Python疫情爬蟲(chóng)論文的方法和實(shí)現(xiàn)，幫助更多人優(yōu)化相關(guān)工作。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
#構(gòu)建爬蟲(chóng)函數(shù)
def crawl_data():
url = "https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
area_stat = {}
update_time = soup.find(class_="subBlock1___2yUP3").find('span').get_text()
#查找所需元素
for block in soup.find_all(class_="areaBlock1___3V3UU"):
area = block.find(class_="subBlock1___2NrA9").find('a').get_text()
num_block = block.find(class_="subBlock2___3gE6o")
num = []
for span in num_block.find_all('span'):
num.append(span.get_text())
#將數(shù)據(jù)存入字典
area_stat[area] = num
#將字典轉(zhuǎn)化為DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict(area_stat, orient='index', columns=['確診', '疑似', '死亡', '治愈'])
return df, update_time
#執(zhí)行爬蟲(chóng)
df, update_time = crawl_data()
#輸出數(shù)據(jù)
print(df)
print(update_time)

以上代碼使用了requests和BeautifulSoup庫(kù)，通過(guò)解析HTML網(wǎng)頁(yè)的代碼，對(duì)疫情信息進(jìn)行爬取和統(tǒng)計(jì)。具體實(shí)現(xiàn)流程包括請(qǐng)求網(wǎng)頁(yè)、解析所需元素，將數(shù)據(jù)存入字典、轉(zhuǎn)化為DataFrame格式并輸出。爬蟲(chóng)函數(shù)的實(shí)現(xiàn)可以針對(duì)不同的網(wǎng)頁(yè)，根據(jù)需求靈活調(diào)整。

Python疫情爬蟲(chóng)論文的實(shí)現(xiàn)，可以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和疫情防控工作者快速獲取疫情數(shù)據(jù)，更好地進(jìn)行針對(duì)性的分析和預(yù)測(cè)，為抗擊疫情做出更加有效的貢獻(xiàn)。