通過python獲取甲流分布數(shù)據(jù)

更新時間：2023年03月03日 10:03:01 作者：小白學(xué)大數(shù)據(jù)

近期，多地學(xué)校出現(xiàn)因甲流導(dǎo)致的班級停課，兒科甲流患者就診量呈數(shù)倍增長，今天我們同樣的操作來獲取下現(xiàn)在甲流感染的數(shù)據(jù),需要的朋友可以參考下

近期，多地學(xué)校出現(xiàn)因甲流導(dǎo)致的班級停課，兒科甲流患者就診量呈數(shù)倍增長。此輪甲流為何如此嚴(yán)重？感染甲流之后會出現(xiàn)哪些癥狀

經(jīng)過專家的介紹甲流之所以這么嚴(yán)重有這些原因?qū)е碌摹Ｒ?、疫情完全放開后很多孩子不戴口罩了，預(yù)防流感的作用會下降。二是“免疫債”的償還，免疫債又稱免疫差距。指實(shí)施NPIs （戴口罩、保持手衛(wèi)生、保持社交距離等）后人群病原體免疫刺激缺乏，易感人群增加導(dǎo)致群體免疫水平較疫情前下降。孩子免疫系統(tǒng)的發(fā)育是要有適當(dāng)?shù)牟≡瓉磉M(jìn)行刺激的，疫情期間一直戴口罩，局部的呼吸道的免疫力是降低的，摘下口罩后會比原來更容易感染呼吸道疾病。
伴隨著甲流病人數(shù)猛增,群眾對于這一病癥重視度也在增加，不僅有關(guān)甲流的搜索指數(shù)在增加，并且因?yàn)榧琢鞯谋l(fā)重現(xiàn)了搶藥高潮。
疫情期間的時候分享了如何利用python爬蟲疫情數(shù)據(jù)的博客，今天我們同樣的操作來獲取下現(xiàn)在甲流感染的數(shù)據(jù)
爬取思路從以下幾個方面進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)來源于：https://www.baidu.com/
1、分析網(wǎng)頁的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，取得請求頭，并用python的requests包進(jìn)行解析和讀取。
2、分析解析出的包，進(jìn)行提取和操作
3、將數(shù)據(jù)提出并存到數(shù)據(jù)庫
涉及到的知識點(diǎn)：python的爬取，目標(biāo)網(wǎng)站的反爬
思路差不多就是這些，因?yàn)橛蟹磁?，所以在爬取過程中錯了反爬措施，基本的就是解決方案就是User-Agent 用戶代理的添加和代理的使用，加上User-Agent，表明你是瀏覽器訪問即可。有時還會檢查是否帶Referer信息還會檢查你的Referer是否合法，一般再加上Referer。
User-Agent最好使用真實(shí)庫，代理最好也是高效的，Referer的來源可以偽裝成百度搜索來的。

Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 4.0; Windows Me; Trident/4.0; SV1; .NET CLR 1.0.3705; .NET CLR 3.0.04320; msn OptimizedIE8;ZHCN)
Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 4.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; Maxthon; .NET CLR 3.0.04320; msn OptimizedIE8;ZHCN)
Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows CE; PPC; 240x320) Opera 8.65 [zh-cn]
Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QIHU 360EE) ; InfoPath.2; .NET CLR 2.0.50727)
Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; Foxy/2; .NET CLR 2.0.50727; SE 2.x)
Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 3.0.4506.2152; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 2.0.50727; 360SE)
需要其他版本的UA庫，可以找億牛云。
爬蟲如何添加UA：
        class ProxyMiddleware(object):                
            def process_request(self, request, spider):
                # 代理服務(wù)器(產(chǎn)品官網(wǎng) www.16yun.cn)
                proxyHost = "t.16yun.cn"
                proxyPort = "31111"
                # 代理驗(yàn)證信息
                proxyUser = "username"
                proxyPass = "password"
                request.meta['proxy'] = "http://{0}:{1}".format(proxyHost,proxyPort)
                # 添加驗(yàn)證頭
                encoded_user_pass = base64ify(proxyUser + ":" + proxyPass)
                request.headers['Proxy-Authorization'] = 'Basic ' + encoded_user_pass                    
                # 設(shè)置IP切換頭(根據(jù)需求)
                tunnel = random.randint(1,10000)
                request.headers['Proxy-Tunnel'] = str(tunnel)
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.1276.73 Safari/537.36', 'Referer':'https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=nike'}
response = requests.get(url=url, headers=headers)

cookie的獲取

import requests    
class Crawler():
    def getCookie(self):
        response = requests.get(self.url)
        cookie_value = ''
        for key,value in response.cookies.items():  
            cookie_value += key + '=' + value + ';'  
        self.headers['Cookie'] = cookie_value

到此這篇關(guān)于通過python獲取甲流分布數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python獲取甲流分布數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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