基于python的疫情监控系统(源码)【字数：7299】
疫情监控系统的主要目的在于，通过爬虫将有关于疫情的数据汇总在一起，让我们可以通过数据可视化的方式对疫情的传播范围，各地区新增的感染人数等信息有一个准确的了解。同时让我们通过这个系统对疫情的严重地区和严重程度有一个清晰的了解，可以让我们在前往相关地区时提前做好防护准备。疫情监控系统主要通过Python爬虫获取数据，通过Python和MySQL进行交互，使用Python进行Web项目的构建和开发，同时基于Echarts进行数据可视化的展示。该系统实现了全国累计趋势的数据显示、全国新增趋势的数据显示、非湖北地区城市确诊TOP5的统计和微博热搜词图云的显示。
Key words: Python crawler;Python;MySQL;Echart 目录
一、引言 1
（一）课题背景 1
（二）课题意义 1
（三）课题目标 1
二、系统概述 1
（一）软件简介 1
（二）开发技术 2
（三）开发环境 2
三、需求分析 2
四、系统概要设计 2
（一）系统功能架构设计 2
（二）数据库设计 2
1、分析数据库 3
2、数据库逻辑设计结构 3
五、数据的爬取 4
（一）爬虫的概述 4
（二）数据的获取 4
1、疫情信息的选择： 4
2、工具介绍 4
（二）数据库数据的获取 4
1、信息爬取 4
2、疫情信息的保存： 5
3、微博热搜信息的获取： 6
4、微博热搜信息的保存： 7
六、系统功能的详细设计 7
（一）统计数据显示模块 7
（二）全国累计趋势模块 8
（三）全国新增趋势模块 9
（四）中国地图疫情显示模块 9
（五）非湖北地区城市确诊TOP5模块 10
（六）今日微博热搜模块 10
（七）城市数据查询模块 11
七、系统功能实现 11
（一）统计数据和时间 11
1、统计数据 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
11
2、 时间 12
（二）全国疫情地图 12
（三）全国累计 14
（四）全国新增趋势 14
（五）非湖北地区城市确诊TOP5 15
（六）今日微博热搜 16
（七）城市数据查询 18
总结 19
参考文献 20
致谢 21
一、引言
（一）课题背景
在当代社会，网络已经成为了人们日常生活的一部分，人们可以在网络上聊天、娱乐、看电影或者寻找一些你需要的信息。在疫情肆虐的当下，人们肯定非常关心各地区疫情的严重程度和各个地区的受感染的人数。基于Python的疫情监控系统就是为了让人们可以在网上对各个地区疫情的严重程度进行了解而开发的。
疫情实时监控系统的设计与实现主要使用Python来进行开发，基于Echarts进行可视化，该平台主要实现了疫情的全国累计趋势、全国新增趋势、非湖北地区确诊Top5、全国地图的疫情展示、今日微博热搜，通过该系统人们可以对各个地区感染人数和严重程度有一个清晰的认识，这样人们在出行时就可以早做准备以防感染。
（二）课题意义
随着网络技术的发展和网络的普及, 人们对信息的获取不在局限于现实生活中的报纸，网络因为其传播快和方便的优势成为了人们获取信息的首选。而在疫情严峻的当下，各地区疫情的严重程度和感染人数的多少无疑是人们最想要了解的。但是网络上的信息和新闻的报道太过琐碎无法让人们清楚的了解到这些信息。疫情实时监控系统通过将这些信息汇总，并通过可视化的方式展示出来，让用户可以对各地区疫情的严重程度和感染人数有一个清楚的了解，并在前往疫情严重地区时可以做好防护。有利于疫情的防治。
（三）课题目标
全国累计趋势:该功能主要向用户展示了累计确诊、现有疑似、累计治愈、累计死亡的人数，用户可以通过点击上方的图例来取消相关数据的显示。
全国新增趋势: 该功能主要向用户展示了新增确诊、新增疑似、新增治愈、新增死亡的人数，用户可以通过点击上方的图例来取消相关数据的图例。
非湖北地区城市确诊Top5：该功能主要向用户展示了除了湖北地区以外确诊人数最多的五个城市。
今日微博热搜：通过词图云的方式向用户展示今日的微博热搜。
中国地图疫情显示：该功能外表是中国的国家地图，用户可以通过点击相关的省份来查询相关省份的累计确诊人数。
统计数据显示：该功能将数据汇总以数字的形式将数据直接展示出来。
城市数据查询：该功能通过输入城市名字进行查询的方式，将查询到的信息展示出来。
二、系统概述
（一）软件简介
本系统是一个关于疫情的实时监控系统，通过数据的可视化将数据展示出来，可以让人们对疫情的传染情况有一个直接的了解。
（二）开发技术
本系统使用PyCharm进行开发，使用Python语言进行编写，使用MySQL 数据库存储数据以及Echarts进行数据的展示。
（三）开发环境
编程语言：Python 语言
开发平台：PyCharm2019.3.3
数据库管理工具：Navicat for MySQL
数据库：MySQL
三、需求分析
本系统是一款疫情监控系统，主要的作用就是像用户展示疫情的各种信息。
1、全国累计趋势，主要实现了累计确诊、累计疑似、累计治愈、累计死亡人数的统计，同时也可通过点击图例来取消或显示相关的数据。
2、全国新增趋势,主要实现了新增确诊、新增疑似、新增治愈、新增死亡人数的统计，同时也可通过点击图例来取消或显示相关的数据。
Key words: Python crawler;Python;MySQL;Echart 目录
一、引言 1
（一）课题背景 1
（二）课题意义 1
（三）课题目标 1
二、系统概述 1
（一）软件简介 1
（二）开发技术 2
（三）开发环境 2
三、需求分析 2
四、系统概要设计 2
（一）系统功能架构设计 2
（二）数据库设计 2
1、分析数据库 3
2、数据库逻辑设计结构 3
五、数据的爬取 4
（一）爬虫的概述 4
（二）数据的获取 4
1、疫情信息的选择： 4
2、工具介绍 4
（二）数据库数据的获取 4
1、信息爬取 4
2、疫情信息的保存： 5
3、微博热搜信息的获取： 6
4、微博热搜信息的保存： 7
六、系统功能的详细设计 7
（一）统计数据显示模块 7
（二）全国累计趋势模块 8
（三）全国新增趋势模块 9
（四）中国地图疫情显示模块 9
（五）非湖北地区城市确诊TOP5模块 10
（六）今日微博热搜模块 10
（七）城市数据查询模块 11
七、系统功能实现 11
（一）统计数据和时间 11
1、统计数据 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
11
2、 时间 12
（二）全国疫情地图 12
（三）全国累计 14
（四）全国新增趋势 14
（五）非湖北地区城市确诊TOP5 15
（六）今日微博热搜 16
（七）城市数据查询 18
总结 19
参考文献 20
致谢 21
一、引言
（一）课题背景
在当代社会，网络已经成为了人们日常生活的一部分，人们可以在网络上聊天、娱乐、看电影或者寻找一些你需要的信息。在疫情肆虐的当下，人们肯定非常关心各地区疫情的严重程度和各个地区的受感染的人数。基于Python的疫情监控系统就是为了让人们可以在网上对各个地区疫情的严重程度进行了解而开发的。
疫情实时监控系统的设计与实现主要使用Python来进行开发，基于Echarts进行可视化，该平台主要实现了疫情的全国累计趋势、全国新增趋势、非湖北地区确诊Top5、全国地图的疫情展示、今日微博热搜，通过该系统人们可以对各个地区感染人数和严重程度有一个清晰的认识，这样人们在出行时就可以早做准备以防感染。
（二）课题意义
随着网络技术的发展和网络的普及, 人们对信息的获取不在局限于现实生活中的报纸，网络因为其传播快和方便的优势成为了人们获取信息的首选。而在疫情严峻的当下，各地区疫情的严重程度和感染人数的多少无疑是人们最想要了解的。但是网络上的信息和新闻的报道太过琐碎无法让人们清楚的了解到这些信息。疫情实时监控系统通过将这些信息汇总，并通过可视化的方式展示出来，让用户可以对各地区疫情的严重程度和感染人数有一个清楚的了解，并在前往疫情严重地区时可以做好防护。有利于疫情的防治。
（三）课题目标
全国累计趋势:该功能主要向用户展示了累计确诊、现有疑似、累计治愈、累计死亡的人数，用户可以通过点击上方的图例来取消相关数据的显示。
全国新增趋势: 该功能主要向用户展示了新增确诊、新增疑似、新增治愈、新增死亡的人数，用户可以通过点击上方的图例来取消相关数据的图例。
非湖北地区城市确诊Top5：该功能主要向用户展示了除了湖北地区以外确诊人数最多的五个城市。
今日微博热搜：通过词图云的方式向用户展示今日的微博热搜。
中国地图疫情显示：该功能外表是中国的国家地图，用户可以通过点击相关的省份来查询相关省份的累计确诊人数。
统计数据显示：该功能将数据汇总以数字的形式将数据直接展示出来。
城市数据查询：该功能通过输入城市名字进行查询的方式，将查询到的信息展示出来。
二、系统概述
（一）软件简介
本系统是一个关于疫情的实时监控系统，通过数据的可视化将数据展示出来，可以让人们对疫情的传染情况有一个直接的了解。
（二）开发技术
本系统使用PyCharm进行开发，使用Python语言进行编写，使用MySQL 数据库存储数据以及Echarts进行数据的展示。
（三）开发环境
编程语言：Python 语言
开发平台：PyCharm2019.3.3
数据库管理工具：Navicat for MySQL
数据库：MySQL
三、需求分析
本系统是一款疫情监控系统，主要的作用就是像用户展示疫情的各种信息。
1、全国累计趋势，主要实现了累计确诊、累计疑似、累计治愈、累计死亡人数的统计，同时也可通过点击图例来取消或显示相关的数据。
2、全国新增趋势,主要实现了新增确诊、新增疑似、新增治愈、新增死亡人数的统计，同时也可通过点击图例来取消或显示相关的数据。
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