获取中国新冠肺炎实时疫情数据的方法！

　　在这个充满不确定性的时代，及时了解最新的疫情数据成为了我们每个人的必修课。而手动更新数据费时费力，更何况还可能存在误差。那么，有没有一种方法可以自动抓取最新的疫情数据呢？答案是肯定的！下面就让我们一起来看看如何自动抓取最新疫情数据。

　　1. 了解疫情数据来源

　　首先，我们需要了解疫情数据的来源。目前，*敏*感*词*各大卫生机构、政府部门、媒体等均会发布疫情相关信息，这些信息通常包括确诊人数、死亡人数、康复人数、新增确诊人数等数据。其中，国内最主要的数据来源是国家卫健委和各地卫生健康委员会发布的公告，而国外则以约翰斯·霍普金斯大学发布的实时数据为主。

　　2. 选择自动化工具

　　有了疫情数据来源后，接下来就需要选择相应的自动化工具。目前市面上有许多自动化工具可以用来抓取网页数据，比如Python中的BeautifulSoup和Selenium等库，或者是可视化编程工具如UIPath等。这里我们以Python为例进行介绍。

　　3. 使用Python爬虫框架

　　Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，其生态环境丰富，拥有许多用于网络爬虫的第三方库。在使用Python进行网页抓取时，需要借助爬虫框架来实现。常用的爬虫框架包括Scrapy、Requests-HTML、PySpider等。

　　

　　4. 编写代码实现自动抓取

　　在选择好相应的自动化工具和爬虫框架后，就可以开始编写代码实现自动抓取了。下面以Python和BeautifulSoup为例来演示如何获取中国新冠肺炎实时疫情数据：

　　```python

　　import requests

　　from bs4 import BeautifulSoup

　　url = 'https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia'

　　

　　res = requests.get(url)

　　soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

　　result = soup.find_all('span', {'class': 'num'})[:4]

　　print('确诊：', result[0].text)

　　print('死亡：', result[1].text)

　　print('治愈：', result[2].text)

　　

　　print('新增：', result[3].text)

　　```

　　以上代码通过请求“https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia”获取全国新冠肺炎实时疫情页面，并使用BeautifulSoup将页面解析成文档对象树。然后通过查找文档对象树中特定class属性值为‘num’ 的span标签获取对应数据，并输出结果。

　　5. 其他注意事项

　　当然，在进行网页抓取时还需要注意以下几点：

　　- 遵守法律法规：在进行网页抓取时需要遵守相关法律法规，并避免侵犯他人权益；

　　- 防止反爬机制：为了防止被网站反爬机制屏蔽或封禁IP地址，可以采用伪装请求头、代理IP等方式进行反反爬；

　　- 定期更新代码：由于各大网站可能会不断调整页面结构或更新反爬机制等操作，因此我们需要定期更新代码以保证正常运行。