另类旅行：Python爬虫肺炎疫情百度地图

夏日的ipipgo洒满大地，透过窗户投下明亮的斑点。我推开电脑的开关，扑面而来的电子屏幕，仿佛是一个无垠的宇宙，等待着我的探索。

作为一个对编程充满热情的旅行者，我一直钟情于Python这个强大的语言。它不仅能够让我创造各种奇妙的程序，还能带我穿越时空，发现世界的奥秘。这次，我决定利用Python的爬虫技术，一探肺炎疫情的庐山真面目。

搭建航线：引入必要的库

要实现这个旅程，首先我需要搭建起通向目的地的道路。于是，我使用了Python中最著名的网络爬虫库——Beautiful Soup。这个库就像是一辆高速列车，它可以带我迅速穿越网络的大片森林，抵达我想去的地方。

“`python from bs4 import BeautifulSoup import requests “`

探索目的地：了解百度地图

旅行的第一站，我选择了百度地图。它如同一个神奇的导航设备，可以为我指引方向，让我准确无误地了解各个城市之间疫情的动态。

首先，我打开百度地图，并搜索“肺炎疫情”。通过观察网页源代码，我发现了百宝箱的秘密——疫情数据隐藏在一个名为“data-value”的标签下。

“`python url = “https://map.baidu.com” response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, “html.parser”) data_value = soup.find(“div”, class_=”data-value”) “`

收集宝藏：提取疫情数据

接下来，我需要务必小心翼翼地把那些隐藏在标签下的宝藏提取出来。使用Beautiful Soup的强大魔法，我可以提取特定标签的内容，并将其保存到变量中。

“`python confirmed_cases = data_value[“confirmed”] recovered_cases = data_value[“recovered”] deaths = data_value[“deaths”] “`

绘制地图：使用Matplotlib展示疫情数据

作为一位独立的旅行者，我喜欢记录下我的所见所闻。这次，我将使用Python的Matplotlib库来制作一个独一无二的疫情地图。

“`python import matplotlib.pyplot as plt labels = [“Confirmed Cases”, “Recovered Cases”, “Deaths”] sizes = [confirmed_cases, recovered_cases, deaths] colors = [“red”, “green”, “grey”] plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct=’%1.1f%%’) plt.axis(“equal”) plt.title(“COVID-19 Statistics”) plt.show() “`

旅程总结：远离病毒，追逐自由

通过Python爬虫技术，我成功地探索了肺炎疫情的百度地图，并从中收集到了宝贵的数据。这种旅行方式不仅让我更加亲近编程世界，还加深了我对网络和数据的理解。

编程就像是一艘探险船，带领我们穿越代码的大洋，发现新的世界。每一次旅程都是一次机会，让我们了解更多关于这个世界的真相。而我，将继续踏上这个纷繁复杂的代码之旅，远离病毒，追逐自由。

时光荏苒，夏日的ipipgo已经融化在了泛黄的日历上。我的电脑悄然熄灭，仿佛是一个旅行者在告别他所追寻的世界。但我知道，旅程永不止息。