俗话说的好，“授之以鱼不如授之以渔”，所以小编今天就把爬疫情历史数据的方法分享给你们。

基本思路：分析腾讯新闻“抗肺炎”版块，采用“倒推法”找到疫情数据接口，然后用python模拟请求，进而保存疫情历史数据。

一、分析数据接口

1.进入海外疫情主页，分析海外各国疫情历史数据接口：

打开流量分析工具，以“美国”为例，点击详情

选中第一个出现的json文件，发现响应数据为美国从1月28日至今天的疫情数据，包括确诊新增（confirm_add）、确诊（confirm）、治愈（heal）以及死亡（dead）数据。

该次请求的具体信息为：

以post请求的方式，网址为：

2. 进入国内疫情主页，分析国内各省疫情历史数据接口：

打开流量分析工具，以“黑龙江”为例，点击详情

选中第一个出现的json文件，发现响应数据为黑龙江从1月28日至今天的疫情数据，包括确诊新增（confirm_add）、确诊（confirm）、治愈（heal）以及死亡（dead）数据

该次请求的具体信息为：

以post请求的方式，网址为：

3.同理分析出省内各市的历史数据接口：

以post请求的方式，网址为：

4.分析找到海外各国、国内各省、省内各市的名称

打开流量分析工具，在网址中输入：

①打开请求网址为：

的响应窗口：

返回数据中包含所有国家的名称。

②打开请求网址为：

返回数据包含全国各省市的名称。

第二步：开始写程序

1.模拟爬取海外各国历史疫情数据

根据第一步分析结果，先爬取各个国家名称，然后构造url爬取各个国家的历史数据代码如下：

2.模拟爬取国内各省疫情数据根据第一步分析结果，先爬取各个省的名称，然后构造url爬取各个省的历史数据，代码如下：

3.模拟爬取省内各市疫情数据

根据第一步分析结果，先爬取该省各市的名称，然后构造url爬取各个市的历史数据，代码如下：

第三步：效果展示

1.海外各国疫情数据：

2.国内各省疫情数据：

3.黑龙江各市疫情数据：