疫情统计可视化（三）

疫情统计可视化——第三阶段

 

 

 

 

 

 时间日志记录：

 

 

 

 

PSP2.2（前）	Personal SoftWare Process Stages	Time
Planning	计划
Estimate	估计这个任务需要多少时间	5m
Development	开发
Analysis	需求分析（包括学习新技术）	2h
Design Spec	生成设计文档
Design Review	设计复审（和同事审核设计文档）
Coding Standrad	代码规范（为目前的开发制定合适的规范）	10m
Design	具体设计	1h
Coding	具体编码	1h
Code Review	代码复审	10m
Test	测试（自我测试、修改代码、提交修改）	1h
Reporting	报告
Test Report	测试报告
Size Measurement	计算工作量
Postmortem & Process Improvement Plan	事后总结，并提出过程改进计划	20m
	合计	5h45m

 

 

PSP2.2（后）	Personal SoftWare Process Stages	Time
Planning	计划
Estimate	估计这个任务需要多少时间	5m
Development	开发
Analysis	需求分析（包括学习新技术）	7h
Design Spec	生成设计文档
Design Review	设计复审（和同事审核设计文档）
Coding Standrad	代码规范（为目前的开发制定合适的规范）	10m
Design	具体设计	1h
Coding	具体编码	1.5h
Code Review	代码复审	10m
Test	测试（自我测试、修改代码、提交修改）	1h
Reporting	报告
Test Report	测试报告
Size Measurement	计算工作量
Postmortem & Process Improvement Plan	事后总结，并提出过程改进计划	10m
	合计	11h05m

 

 

设计思想：

1.购买并配置阿里云服务器，教程可百度。

2.用Python写的爬虫代码爬取全球数据,并存到服务器数据库。之前博客有。编写移动端代码,连接和web同一个服务器数据库以获取数据,并实现基本的查询显示。

 

项目代码：

爬虫的：

import pymysql
import requests
import json
# 放入要爬的url
url_foreign = "https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/automation/foreign/country/ranklist"
url_inside = "https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5"
# 设置header做一个防爬机制
header = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Linux; Android 8.0.0; Pixel 2 XL Build/OPD1.170816.004) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.116 Mobile Safari/537.36"}
# 获取response的json
response_foreign = requests.get(url_foreign, headers=header)
response_inside = requests.get(url_inside,headers=header)
data_foreign = json.loads(response_foreign.content.decode())
data_str_foreign = data_foreign['data']
data_inside = json.loads(response_inside.content.decode())
data_str_inside = data_inside['data']
data_json_inside = json.loads(data_str_inside)
# 连接数据库
db = pymysql.connect(host='39.97.109.245', port=3306, user='root', password='0608', db='yiqing', charset='utf8')
#使用cursor方法生成一个游标
cursor = db.cursor()
confirmed_total = 0
suspected_total = 0
dead_total = 0
healed_total = 0
# 更新时间
lastUpdateTime = data_json_inside['lastUpdateTime']
# 取出外国的数据
for foreignData in data_str_foreign:
    countryName = foreignData['name']
    confirmed = foreignData['confirm']
    confirmed_total += confirmed
    suspected = foreignData['suspect']
    suspected_total += suspected
    dead = foreignData['dead']
    dead_total += dead
    healed = foreignData['heal']
    healed_total += healed
    # 将外国数据上传到数据库
    sql = "insert into worlddata(id,countryname,confirmed,suspected,dead,healed,lastupdateTime) values({},'{}','{}','{}','{}', '{}','{}')".format(0, countryName, confirmed, suspected, dead, healed, lastUpdateTime)
    cursor.execute(sql)
    db.commit()
# 取出中国的数据
ChinaName = data_json_inside['areaTree'][0]['name']
china_confirmed = data_json_inside['areaTree'][0]['total']['confirm']
confirmed_total += china_confirmed
china_suspected = data_json_inside['areaTree'][0]['total']['suspect']
suspected_total += china_suspected
china_healed = data_json_inside['areaTree'][0]['total']['heal']
healed_total += china_healed
china_dead = data_json_inside['areaTree'][0]['total']['dead']
dead_total += dead_total
# 将中国数据上传到数据库
sql_china = "insert into worlddata(id,countryname,confirmed,suspected,dead,healed,lastupdateTime) values({},'{}','{}','{}','{}', '{}','{}')".format(
    0, ChinaName, china_confirmed, china_suspected, china_dead, china_dead, lastUpdateTime)
cursor.execute(sql_china)
db.commit()
# 将汇总数据上传到数据库
sql_total = "insert into worlddata(id,countryname,confirmed,suspected,dead,healed,lastupdateTime) values({},'{}','{}','{}','{}', '{}','{}')".format(0, 0, confirmed_total, suspected_total, dead_total, healed_total, lastUpdateTime)
cursor.execute(sql_total)
db.commit()

 

 

截图：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

个人总结：

as在虚拟机演示的时候不能安装项目的安装包，百度了一下，取消setting build instant run里的勾选框，解决了问题。在编程过程中有很多问题都是一点一点百度，向别人请教，参考的别人代码才完成的。从WEB开发到APP开发再到部署到服务器，整个体验了一波如何构造一个小型项目，收益很大。由于安卓开发不是很熟练，所以花费了大量时间在查找资料和学习示例代码上，因为对安卓组件的不熟悉，每做一个都要百度一下这个组件怎么使用，也是极大的浪费了时间。以后会抓紧学习安卓开发，争取做出更好的APP。