Python获取昨天疫情数据的方法包括：使用API接口、爬取网页数据、读取本地存储数据。其中，使用API接口是最推荐的方法，因为它可以直接获取最新、最准确的疫情数据，且操作简便。以下将详细介绍如何通过API接口获取昨天的疫情数据。
一、使用API接口获取昨天疫情数据
1、选择合适的API
选择一个提供疫情数据的API接口是获取数据的第一步。全球范围内有多个API提供疫情数据，例如Covid19API、Disease.sh等。这些API通常提供全球及各个国家和地区的实时数据，我们可以根据需要选择合适的API。
2、安装所需的Python库
在使用API之前，需要安装requests库用于发送HTTP请求。可以通过以下命令安装：
pip install requests
3、编写Python代码获取数据
以下是一个示例代码，展示如何使用Covid19API获取昨天的疫情数据：
import requests
from datetime import datetime, timedelta
def get_yesterday_data():
# 计算昨天的日期
yesterday = datetime.now() - timedelta(1)
yesterday_str = yesterday.strftime('%Y-%m-%d')
# Covid19API的URL
url = f"https://api.covid19api.com/dayone/country/{country}/status/confirmed/live"
# 发送请求并获取数据
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
# 过滤出昨天的数据
yesterday_data = [record for record in data if record['Date'].startswith(yesterday_str)]
return yesterday_data
else:
print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
return None
示例：获取美国昨天的疫情数据
country = "us"
yesterday_data = get_yesterday_data()
if yesterday_data:
for record in yesterday_data:
print(record)
4、处理和分析数据
通过上述代码获取到数据后，可以对数据进行处理和分析。例如，可以提取出新增确诊、死亡、治愈人数等信息，并进行可视化展示。
二、爬取网页数据获取昨天疫情数据
1、选择目标网页
选择一个提供疫情数据的网页，如各国卫生部门官网、世界卫生组织官网等。
2、安装所需的Python库
在使用爬虫之前，需要安装BeautifulSoup和requests库。可以通过以下命令安装：
pip install beautifulsoup4 requests
3、编写Python代码爬取数据
以下是一个示例代码，展示如何使用BeautifulSoup爬取网页数据：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_yesterday_data():
# 目标网页URL
url = "https://www.worldometers.info/coronavirus/"
# 发送请求并获取网页内容
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 解析网页内容，获取所需数据
# 示例：获取全球新增确诊人数
new_cases = soup.find('li', {'class': 'news_li'}).strong.text
return new_cases
else:
print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
return None
获取全球昨天的新增确诊人数
yesterday_data = get_yesterday_data()
if yesterday_data:
print(f"全球昨天新增确诊人数：{yesterday_data}")
4、处理和分析数据
通过上述代码获取到数据后，可以对数据进行处理和分析。例如，可以提取出新增确诊、死亡、治愈人数等信息，并进行可视化展示。
三、读取本地存储数据获取昨天疫情数据
1、存储数据
在某些情况下，可以将疫情数据定期存储到本地文件或数据库中，以便后续分析。可以使用CSV、JSON文件或SQLite数据库存储数据。
2、安装所需的Python库
在读取本地存储数据之前，需要安装pandas库。可以通过以下命令安装：
pip install pandas
3、编写Python代码读取数据
以下是一个示例代码，展示如何读取本地存储的CSV文件获取昨天的疫情数据：
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
def get_yesterday_data(file_path):
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv(file_path)
# 计算昨天的日期
yesterday = datetime.now() - timedelta(1)
yesterday_str = yesterday.strftime('%Y-%m-%d')
# 过滤出昨天的数据
yesterday_data = data[data['date'] == yesterday_str]
return yesterday_data
示例：读取本地存储的疫情数据文件
file_path = "covid19_data.csv"
yesterday_data = get_yesterday_data(file_path)
if not yesterday_data.empty:
print(yesterday_data)
4、处理和分析数据
通过上述代码获取到数据后，可以对数据进行处理和分析。例如，可以提取出新增确诊、死亡、治愈人数等信息，并进行可视化展示。
四、总结
通过上述方法，可以使用Python轻松获取昨天的疫情数据。API接口是最推荐的方法，网页爬取和读取本地存储数据则适用于特定场景。无论使用哪种方法，都需要注意数据的准确性和及时性，并对数据进行合理的处理和分析。希望本文对您有所帮助！
相关问答FAQs：
如何使用Python从网络获取昨天的疫情数据？
可以利用Python的requests库从疫情数据源的API获取数据。选择一个提供历史疫情数据的API，如Johns Hopkins University或World Health Organization。通过指定日期参数，可以获取特定日期的疫情信息。以下是一个基本的代码示例：
import requests
from datetime import datetime, timedelta
# 计算昨天的日期
yesterday = datetime.now() - timedelta(days=1)
yesterday_str = yesterday.strftime('%Y-%m-%d')
# API URL（以某个疫情数据源为例）
url = f'https://api.example.com/covid19/data?date={yesterday_str}'
# 发送请求
response = requests.get(url)
data = response.json()
# 输出数据
print(data)
获取疫情数据时需要注意哪些事项？
在获取疫情数据时，确保所使用的数据源可靠且更新频繁。检查API文档以了解数据格式和可用字段。同时，注意API的调用限制，避免因频繁请求而导致被封禁。此外，确保处理数据时考虑到时区差异，因为不同地区的数据更新时间可能不同。
如何处理获取到的疫情数据？
获取数据后，可以使用Python的Pandas库进行数据处理和分析。将数据转换为DataFrame格式后，可以方便地进行数据清洗、筛选、汇总和可视化。例如，通过绘制折线图来显示疫情变化趋势，或者计算不同地区的病例增长率。以下是一个简单的处理示例：
import pandas as pd
# 假设data是获取到的疫情数据
df = pd.DataFrame(data)
# 进行数据处理，比如筛选特定国家的疫情数据
country_data = df[df['country'] == 'China']
print(country_data)
