新型冠状病毒感染的肺炎疫情爆发以来，全球各国都采取措施开展战“疫”斗争。我国在党和政府的坚强领导下，疫情态势呈现不断向好的态势，国内新增确诊病例逐渐归零，而海外的疫情态势却不容乐观，每日新增病例都在不断扩大，下面用python带着大家制作1个海外国家疫情态势发展的视频，清晰了解海外国家疫情发展速度。
第一步：寻找疫情数据接口
找了国内某大型新闻网站
然后打开流量分析工具开始分析数据来源，很容易就找到了返回某个国家全部疫情数据的接口
请求参数为：
根据上图我们可以发现，该请求以post方式进行，唯一变化的参数是国家名字，意味着我们要想获得所有国家的数据就要挨个模拟请求，那么怎么获取所有国家的名字呢？
不要着急，还在流量分析工具中寻找
找到这个，里面包含各个国家的名字，数据显得有些乱，其实就是json格式的数据，它的请求参数为：
Callback为回调函数，可以去掉，其他参数都不变，到这里思路已经捋顺了，开始撸代码吧。
第二步：爬取并整理数据
1.获得各个国家的名称
这一步没什么难度，就是简单的模拟请求，然后以json格式取出国家名字 。
2.获得每个国家的疫情数据
直接在上述获得国家名字的for循环下，组成新的url，开始post请求
最后以国家名字为key、疫情数据为值存入字典中。
3.将获得的数据存入表格中
需要注意2点，一是标记处的k值，是当前表格内已经保存数据的行数，所以下面从k+t行开始（表格保存从第0行开始，t初始值也为0）；二是加了个sortdate函数，为什么要加这个函数呢？因为返回数据的日期为下图格式：
而02.10这种字符被程序自动识别为2.1，最后画图的时候就会出错，所以在此写了个sortdate函数，可以将02.01转换为2020年2月1日，该函数代码为：
保存在表格中的数据为：
第三步：画单张疫情排名图
1.用pandas读取表格中的数据，设置图形窗口大小
2.找出时间为'2020年3月20日'对应的数据，并以确诊人数（confirm）为排序依据，取出前十名，将数据反转
3.画出横向柱状图
结果为
4.将确诊人数放入图形中
结果为
5.设置标题、时间戳、坐标轴和网格线，增加图形美观
结果为：
一张图已经画完了，下面要根据时间轴让图片动起来。
第四步；依据时间轴画动态图
主要做法是将第三步的程序放入start函数中，添加date参数，再用matplotlib的 FuncAnimation()绘制动图，代码如下：
然后就可以像文章开头的视频一样将数据动态展示出来了！
文中所使用的代码已经请在公众号“python的爬虫与数据分析之路”里回复关键字：动图
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