只需一台电脑，人人都可用 Python 实现新冠病毒分布实时追踪

雷锋网 AI 源创评论：目前，随着新型冠状病毒（COVID-19）的全球范围内蔓延，海外地区现有确诊已经上升至 293683 （数据更新至 2020.03.25 16:54）。为了更好了保证自身健康，我们必须了解正在影响⽣活所在地区的实际统计数据。

如何利用现有工具来事实追踪病情分布呢？近日，一个有趣的开源项目正好解决了这一问题。只需一台电脑，谁都可按照步骤利用 Python 获得专属个人的疫情信息。作者发布了文章介绍该操作过程，雷锋网 AI 源创评论将其编译如下。

图片来源：Sebastian Herrmann on Unsplash

Web 爬虫计划

我们将使⽤Web 爬虫的⽅法，以及 Selenium（Web 爬虫的一个库）和 Python⼯具来完成这一计划。

首先，我们需要找到要从中获取数据的网站，在本次教程中，使⽤到的是 Worldometers，因为作者觉得这上面的数据⾮常准确，并且⽹站看起来不错~

下面开始进入计划：

在 Worldometers 上的表格中，显示了每个受影响国家/地区的相关数据，包括：累计确诊病例、新增病例、累计死亡人数、累计治愈人数，以及病危程度的人数统计等。

我们要做的，就是将以上的各个详细数据，通过一系列方法的转化，使其能够自动发到我们的电子邮箱中。当然，选择其它包含这些数据的网站，也不是不可以。

搭建环境

首先，我们需要安装 ChromeDriver，并进行环境搭建。

ChromeDriver 将帮助我们能够控制浏览器并向其发送命令，从而进⾏测试和之后的其它操作，可以通过链接（ https://chromedriver.chromium.org/ ）下载与你电脑系统相匹配的安装包。

Ps：如果你不是很熟悉 ChromeDriver，建议尽可能使用最新稳定版本。

下载之后，接下来将需要解压所下载的文件，建议右键单击「文件」，然后选择「Extract Here」，手动进行解压操作。

之后你会发现在该⽂件夹内，有⼀个名为「chromedriver」的⽂件，我们需要按照下面的步骤将其移⾄计算机上的特定⽂件夹。

第一步，打开终端并输⼊以下命令：

sudo su＃进⼊root 模式 cd

＃从当前位置返回到基础 mv / home / *your_pc_name * / Downloads / chromedriver / usr / local / bin

＃将⽂件移动到正确的位置

注意：其中的「*your_pc_name *」部分，需要替换为所用计算机的实际名称。

第二步，打开编辑器，作者选择的是 Visual Studio Code（ https://code.visualstudio.com/ ）。
第三步，新建一个项⽬，并创建两个新⽂件。可参考下面作者的设置：

Visual Studio Code—项目设置

并且可以发现，在 VS Code 中有⼀个「Terminal」选项，可以⽤它在 VS Code 中打开内部终端。

第四步，安装虚拟环境和⽤于 Web 爬虫驱动程序的 selenium 工具，并在终端中键⼊下面这些命令：

pip3 install virtualenv source venv / bin / activate  pip3 install selenium
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最后激活虚拟环境，我们的准备工作就完成了。

开始编码

现在，我们完成对环境的搭建以及掌握所需信息获取地址后，就要开始做「编码实现」部分了。

我们将为其创建为⼀个类以及函数，使⽤任何名称创建即可，然后启动 Chrome 驱动程序：

class Coronaviru（）：

def __init __（self）：

self.driver = webdriver.Chrome（）

然后，转到 VS Code 内部终端并输⼊下面的代码，此命令使我们可以将⽂件作为交互式场所：

python -i coronavirus.py

之后，将浏览器的新标签页打开，我们开始向其发出命令。（如果想进⾏实验，可以使⽤命令⾏代替在源⽂件中键⼊命令⾏）

对于终端，命令为：

bot = Coronavirus()

bot.driver.get('https://www.worldometers.info/coronavirus/')

现在，使其获取源代码：

self.driver.get（'https://www.worldometers.info/coronavirus/'）

当我们进⼊⽹站时，我们需要提取所选网页中的表格。因此，我们将以这种⽅式进⾏操作，将表格作为 Web 元素并将其保存在「表」下。

为了在⽹页上找到该元素，我们使⽤ find_element_by_xpath（）并使⽤其定义的 ID 对其进⾏过滤。

table = self.driver.find_element_by_xpath('//*

[@id="main_table_countries"]/tbody[1]')

在该表中，通过对应的名称，确保要找到我们最初需要获取国家或地区。

country_element = table.find_element_by_xpath（「// td

[contains（text（），'China'）]」））

再次使⽤XPath，我们尝试使用「China」的数据。由于我们需要「China」旁边的数据，因此我们必须确保它属于该⾏，这就是为什么要从 country_element 中获取父节点：

row = country_element.find_element_by_xpath("./..")

在该⾏内，我们获取了所需的所有数据，我们将该字符串拆分为每⼀列，并将其保存为变量：

data = row.text.split(" ")  total_cases = data[1]  new_cases = data[2]  total_deaths = data[3]  new_deaths = data[4] active_cases = data[5]  total_recovered = data[6]  serious_critical = data[7]
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其中，「data」是⼀个来⾃字符串拆分的列表，然后我们将其分散到不同的变量中以备后⽤。

发送电⼦邮件

在完成编码部分之后，我们就要进入电子邮件发送部分了。

首先，需要设置电⼦邮件发送服务器。作者用到了 Google 帐户服务，然后进⼊「应⽤程序密码」，在那⾥⽣成⼀个新密码并在所写脚本程序中使⽤它。

然后，我们将通过以下代码，为我们将收到的电⼦邮件制作模板：

def send_mail(country_element, total_cases, new_cases, total_deaths, new_deaths, active_cases, total_recovered, serious_critical): server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587) server.ehlo() server.starttls() server.ehlo() server.login('email', 'password') subject = 'Coronavirus stats in your country today!' body = 'Today in ' + country_element + '\ \nTotal cases: ' + total_cases +'\ \nNew cases: ' + new_cases + '\ \nTotal deaths: ' + total_deaths + '\ \nNew deaths: ' + new_deaths + '\ \nActive cases: ' + active_cases + '\ \nTotal recovered: ' + total_recovered + '\ \nSerious, critical cases: ' + serious_critical + '\ \nCheck the link: https://www.worldometers.info/coronavirus/'  msg = f"Subject: {subject}\n\n{body}" server.sendmail( 'Coronavirus', 'email', msg ) print('Hey Email has been sent!') server.quit()
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这样，就能够实现单次的最新疫情信息获取了。如果你希望每天重复执⾏此脚本，可以通过下面链接中的编码实现：

https://stackoverflow.com/questions/15088037/python-script-to-do-something-at-the-same-time-every-day

成功订阅！

最后，我们就得到了自制的邮件订阅啦~（如下所示）

电子邮件形式成功

当然，除了可以将我们所在地区的新冠病毒最新情况发到个人邮箱外，通过这样的方法，举一反三，你想订阅的其它资讯也可以自定义发送，而且还没有任何广告~

而在此，也再次提醒所有朋友，在目前疫情持续情况下，一定要勤洗手、戴口罩；同时，尽可能避免与他⼈进⾏过多的⾝体接触。

原文地址：

https://towardsdatascience.com/how-to-track-coronavirus-with-python-a5320b778c8e

完整开源代码 Github 地址：

https://github.com/lazargugleta/coronavirusStats/blob/master/coronavirus.py