【python作品】基于python实现的疫情实况可视化程序_实习(实训)任务:疫情可视化实践具体要求: 实验环境准备:python 3.x、mysql、pyc-优快云博客

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本文介绍了如何使用Python的Selenium、BeautifulSoup和Matplotlib等库，从指定网页抓取COVID-19数据，解析HTML，提取表格，制作饼状图展示各国占比，并将结果转换为GIF动图的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

项目场景：

基于2019年网络数据，通过网页爬虫获取、整理并可视化数据。

项目简介

首先，利用 Selenium 库和 Chrome 浏览器驱动程序获取了指定网页的特定元素内容；然后，利用 BeautifulSoup 库解析 HTML 内容，并提取出其中的表格数据；接着，利用 Matplotlib 库绘制了一个饼状图，展示了新冠肺炎在各国的占比情况，并将该图保存为 jpg 格式的图片；最后，使用 imageio 库将这些图片制作成了一个 GIF 动图，并保存在指定的路径下。

代码整体流程：获取网页内容 -> 解析表格数据 -> 绘制饼状图 -> 保存饼状图为图片 -> 制作 GIF 动图。

代码实现：

from selenium import webdriver
driver=webdriver.Chrome()
url="https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia/?from=osari_pc_3#tab4"
xpath1="/html/body/div[2]/div/div/div/section/div[2]/div[3]/div[2]/div[11]/table/tbody/tr/td/table/tbody"
driver.get(url)
table1=driver.find_element_by_xpath(xpath1).get_attribute('innerHTML')

from bs4 import BeautifulSoup
soup=BeautifulSoup(table1,"html.parser")
table2=soup.find_all('tr