import json from prettytable import PrettyTable import requests import pandas as pd def getData_zt2020(): url = 'https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm' headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1' } r = requests.get(url, headers) if r.status_code == 200: return r.text else: print("数据拉取失败") return "" def getData_g2(): url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5' headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1' } req = requests.get(url, headers) if req.status_code == 200: data = json.loads(json.loads(req.text)['data']) return data else: print("数据拉取失败") return "" def format_list_prettytable(title, province_list): table = PrettyTable(title) for province in province_list: table.add_row(province) table.border = True return table def get_china(data): """ lastUpdateTime :最后更新时间 chinaTotal :累计值 chinaAdd :每日新增 和 chinaTotal字段一致 confirm 确诊 heal 治愈 dead 死亡 nowConfirm 现有确诊 suspect 疑似 nowSevere 重症 chinaDayList不提供了,搞得我没法做趋势图 :param data: :return: """ # 新增 china_add = data['chinaAdd'] add_confirm = china_add['confirm'] # 新增确诊 add_dead = china_add["dead"] # 新增死亡 add_now_confirm = china_add["nowConfirm"] # 新增现有确诊 add_suspect = china_add["suspect"] # 疑似新增 add_now_severe = china_add["nowSevere"] # 新增重症 add_heal = china_add["heal"] # 治愈新增 add_noInfect = china_add["noInfectH5"] # 无症状新增 add_importedCase = china_add["importedCase"] # 境外输入新增 add_localConfirm = china_add["localConfirmH5"] # 本土新增确诊 #累计 china_total = data['chinaTotal'] # 累计 total_confirm = china_total['confirm'] # 累计确诊 total_dead = china_total['dead'] # 累计死亡 total_heal = china_total['heal'] # 累计治愈 total_suspect = china_total['suspect'] # 现有疑似 total_nowSevere = china_total['nowSevere'] # 现有重症 total_noInfect = china_total['noInfect'] # 现有无症状 total_importedCase = china_total['importedCase'] # 现有境外输入 total_localConfirm = china_total['localConfirmH5'] # 本土现有 title = ["add_localConfirm", "add_noInfect", "add_suspect", "add_confirm", "total_localConfirm", "total_noInfect", "total_suspect"] china_list = [] china_list.append([add_localConfirm, add_noInfect, add_suspect, add_confirm, total_localConfirm, total_noInfect, total_suspect]) china_table = format_list_prettytable(title, china_list) return china_table def get_all_province(data): area_data = data["areaTree"][0] # 中国数据 chil_data = area_data['children'] province_list = [] for province in chil_data: name = province["name"] today_confirm = province["today"]["confirm"] # 今日新增确诊病例数 today_wzz = province["today"]["wzz_add"] # 今日新增无症状 now_confirm = province["total"]["nowConfirm"] # 现有确诊病例数 total_confirm = province["total"]["confirm"] # 累计确诊病例数 total_wzz = province["total"]["wzz"] # 累计确诊病例数 total_confirm = province["total"]["confirm"] # 累计确诊病例数 total_heal = province["total"]["heal"] # 累计治愈 province_list.append([name, today_confirm, today_wzz, now_confirm, total_confirm, total_heal]) title = ["name", "today_confirm", "today_wzz", "now_confirm", "total_confirm", "total_heal"] province_table = format_list_prettytable(title, province_list) return province_table def parse_jiangsu_province(data, key_province): area_data = json.loads(data)["areaTree"] data = area_data[0]['children'] city_list = [] for province in data: name = province['name'] if name == key_province: children_list = province['children'] for children in children_list: city = children["name"] today_new = children["today"]["confirm"] now_confirm = children["total"]["nowConfirm"] total_confirm = children["total"]["confirm"] today_heal = children['total']['heal'] city_list.append([city, today_new, now_confirm, total_confirm, today_heal]) return city_list def data_write(): pass def data_plot(): pass if __name__ == '__main__': data = getData_g2() china_data = get_china(data) print(china_data) province_data = get_all_province(data) print(province_data)
文章浏览阅读2.5w次,点赞6次,收藏50次。官方解释是,docker 容器是机器上的沙盒进程,它与主机上的所有其他进程隔离。所以容器只是操作系统中被隔离开来的一个进程,所谓的容器化,其实也只是对操作系统进行欺骗的一种语法糖。_docker菜鸟教程
文章浏览阅读5.7k次,点赞3次,收藏14次。该如何避免的,今天小编给大家推荐两个下载Windows系统官方软件的资源网站,可以杜绝软件捆绑等行为。该站提供了丰富的Windows官方技术资源,比较重要的有MSDN技术资源文档库、官方工具和资源、应用程序、开发人员工具(Visual Studio 、SQLServer等等)、系统镜像、设计人员工具等。总的来说,这两个都是非常优秀的Windows系统镜像资源站,提供了丰富的Windows系统镜像资源,并且保证了资源的纯净和安全性,有需要的朋友可以去了解一下。这个非常实用的资源网站的创建者是国内的一个网友。_msdn我告诉你
文章浏览阅读1.2k次。vue2封装对话框el-dialog组件_
文章浏览阅读4.7k次,点赞5次,收藏6次。MFC 文本框换行 标签: it mfc 文本框1.将Multiline属性设置为True2.换行是使用"\r\n" (宽字符串为L"\r\n")3.如果需要编辑并且按Enter键换行,还要将 Want Return 设置为 True4.如果需要垂直滚动条的话将Vertical Scroll属性设置为True,需要水平滚动条的话将Horizontal Scroll属性设_c++ mfc同一框内输入二行怎么换行
文章浏览阅读832次。检查Linux是否是否开启所需端口,默认为6379,若未打开,将其开启:以root用户执行iptables -I INPUT -p tcp --dport 6379 -j ACCEPT如果还是未能解决,修改redis.conf,修改主机地址:bind 192.168.85.**;然后使用该配置文件,重新启动Redis服务./redis-server redis.conf..._redis-server doesn't support auth command or ismisconfigured. try
文章浏览阅读4.9k次。济大数电实验报告_数据选择器及其应用
文章浏览阅读236次。1研究内容消费在生产中占据十分重要的地位,是生产的最终目的和动力,是保持省内经济稳定快速发展的核心要素。预测河南省社会消费品零售总额,是进行宏观经济调控和消费体制改变创新的基础,是河南省内人民对美好的全面和谐社会的追求的要求,保持河南省经济稳定和可持续发展具有重要意义。本文建立灰色预测模型,利用MATLAB软件,预测出2019年~2023年河南省社会消费品零售总额预测值分别为21881...._灰色预测模型用什么软件
文章浏览阅读1.2k次。12.4-在Qt中使用Log4Qt输出Log文件,看这一篇就足够了一、为啥要使用第三方Log库,而不用平台自带的Log库二、Log4j系列库的功能介绍与基本概念三、Log4Qt库的基本介绍四、将Log4qt组装成为一个单独模块五、使用配置文件的方式配置Log4Qt六、使用代码的方式配置Log4Qt七、在Qt工程中引入Log4Qt库模块的方法八、获取示例中的源代码一、为啥要使用第三方Log库,而不用平台自带的Log库首先要说明的是,在平时开发和调试中开发平台自带的“打印输出”已经足够了。但_log4qt
文章浏览阅读786次。全局观思维模型,一个教我们由点到线,由线到面,再由面到体,不断的放大格局去思考问题的思维模型。_计算机中对于全局观的
文章浏览阅读330次。一、CountDownLatch介绍CountDownLatch采用减法计算;是一个同步辅助工具类和CyclicBarrier类功能类似,允许一个或多个线程等待,直到在其他线程中执行的一组操作完成。二、CountDownLatch俩种应用场景: 场景一:所有线程在等待开始信号(startSignal.await()),主流程发出开始信号通知,既执行startSignal.countDown()方法后;所有线程才开始执行;每个线程执行完发出做完信号,既执行do..._countdownluach于cyclicbarrier的用法
文章浏览阅读508次。Prometheus 算是一个全能型选手,原生支持容器监控,当然监控传统应用也不是吃干饭的,所以就是容器和非容器他都支持,所有的监控系统都具备这个流程,_-自动化监控系统prometheus&grafana实战
文章浏览阅读4.7k次。输入关键字,可以通过键盘的搜索按钮完成搜索功能。_react search