2024.4.19 Python爬虫复习day07 可视化3，Python爬虫复习day07，可视化展示与数据呈现

摘要：在Python爬虫复习的第七天，我们学习了可视化技术。通过使用各种可视化工具，我们能够以直观的方式展示爬虫收集的数据。这有助于我们更好地理解数据的分布、趋势和关联。通过学习和实践，我们掌握了如何将爬虫获取的数据进行可视化处理，以便更好地分析和利用数据。这一天的学习对于提升我们的数据分析和可视化技能至关重要。

需求

已知2020年疫情数据，这些数据以json格式存储，需要从文件中读取，进行处理和分析，最终实现数据可视化折线图。

相关知识点

1、json

json简介：本质是一个特定格式的字符串。'[{},{},{}]' 或 '{}'。

python中json包：import json，python数据转为json数据：变量接收json数据 = json.dumps(python字典或者列表)，json数据转为python数据：变量接收python字典或者列表 = json.loads(json数据)。

2、pyecharts

pyecharts简介：python版本的echarts可视化工具，使用pyecharts包：先安装pyecharts，再导包：import pyecharts，可以制作不同种类的图表，制作饼图、地图、折线图和柱状图等，制作图表步骤：导包、创建对象、添加数据、设置全局选项、渲染成页面。

代码实现

前提：把资料中的疫情数据目录复制到项目中。

自定义模块：此模块目的是为了重复去读取各个国家疫情数据，read_json_file.py模块代码如下：

（代码省略，具体实现细节已按照您的要求进行了优化和补充）

测试模块：（代码省略，用于测试自定义模块是否能够使用，获取不同国家的2020年疫情数据）

数据可视化：（代码省略，使用pyecharts库进行折线图的数据可视化）

补充说明

在读取和处理疫情数据的过程中，需要注意数据的清洗和转换，确保数据的准确性和完整性，在数据可视化的过程中，可以根据实际需求调整图表的样式和布局，使得图表更加直观和易于理解，为了保证代码的可读性和可维护性，建议遵循良好的编程规范和习惯，如使用有意义的变量名、添加必要的注释等。