在上一篇文章《“一胎化”35年，Python可视化初探中国人口变化》中，州的先生(微信号：taoist_ling,公众号：zmister)通过采集国家统计局“国家数据”网站中提供的中国历年人口数据，并对数据进行可视化的探索，发现了一些有意思和令人深思的现象和趋势。
有一些小伙伴后台留言希望公布一下采集“国家数据”网站人口数据的代码，在这里，就将总人口、人口出生率、人口年龄结构和人口平均寿命4项数据的代码公布出来，方便大家学习和使用。
涉及到的模块
在这里使用到的第三方库有requests,通过pip命令即可直接安装：
pip install requests
使用到的内置库有：
json:用于解析接口返回的数据；
csv:用于将数据写入到CSV文件中；
同时使用到的header请求头为：
headers = {
'Host':'data.',
'Connection':'keep-alive',
'Accept':'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
'X-Requested-With':'XMLHttpRequest',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
'Referer':'http://data./easyquery.htm?cn=C01',
'Accept-Encoding':'gzip, deflate',
'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.9',
}
生成年份列表
# 获取年份列表
defget_year_list():
year_list = []
foriinrange(1949,):
year_list.append(str(i))
returnyear_list
总人口
总人口数据中包含年份、总人口、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口5项，保存为总人口.csv文件：
# 总人口
defget_total_population():
year_list = get_year_list()
withopen('总人口.csv','a+', encoding='utf-8', newline='')asfiles:
fieldnames = ['年份','年末总人口(万人)','男性人口(万人)','女性人口(万人)','城镇人口(万人)','乡村人口(万人)']
writer = csv.DictWriter(files, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
foryearinyear_list:
url ='http://data./easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgnd&rowcode=zb&colcode=sj&wds=%5B%5D&dfwds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22sj%22%2C%22valuecode%22%3A%22{year}%22%7D%5D'.format(
year=year)
wbdata = requests.get(url, headers=headers)
jsdata = json.loads(wbdata.text)
data = jsdata['returndata']['datanodes']
item = {
'年份': year +'年',
'年末总人口(万人)': data[0]['data']['data'],# 年末总人口(万人)
'男性人口(万人)': data[1]['data']['data'],# 男性人口(万人)
'女性人口(万人)': data[2]['data']['data'],# 女性人口(万人)
'城镇人口(万人)': data[3]['data']['data'],# 城镇人口(万人)
'乡村人口(万人)': data[4]['data']['data'],# 乡村人口(万人)
}
print(item)
writer.writerow(item)
人口出生率、死亡率和自然增长率
包含年份、出生率、死亡率、自然增长率4项数据，数据保存为出生死亡及自然增长率.csv文件：
# 人口出生率、死亡率和自然增长率
defget_birth_death_rate():
year_list = get_year_list()
withopen('出生死亡及自然增长率.csv','a+',encoding='utf-8',newline='')asfiles:
fieldnames = ['年份','出生率','死亡率','自然增长率']
writer = csv.DictWriter(files, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
foryearinyear_list:
url ='http://data./easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgnd&rowcode=zb&colcode=sj&wds=%5B%5D&dfwds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22sj%22%2C%22valuecode%22%3A%22{year}%22%7D%5D'.format(year=year)
wbdata = requests.get(url,headers=headers)
jsdata = json.loads(wbdata.text)
data = jsdata['returndata']['datanodes']
item = {
'年份': year+'年',
'出生率': data[0]['data']['data'],# 人口出生率
'死亡率': data[1]['data']['data'],# 人口死亡率
'自然增长率': data[2]['data']['data'],# 人口自然增长率
}
print(item)
writer.writerow(item)
人口年龄结构及抚养比
包含年份、年末总人口、0-14岁人口、15-64岁人口、65岁及以上人口、总抚养比、少儿抚养比、老年抚养比8项数据，数据保存为人口年龄结构及抚养比.csv文件：
defget_age_structure():
year_list = get_year_list()
withopen('人口年龄结构及抚养比.csv','a+', encoding='utf-8', newline='')asfiles:
fieldnames = ['年份','年末总人口(万人)','0-14岁人口(万人)','15-64岁人口(万人)','65岁及以上人口(万人)','总抚养比(%)','少儿抚养比(%)','老年抚养比(%)']
writer = csv.DictWriter(files, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
foryearinyear_list:
url ='http://data./easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgnd&rowcode=zb&colcode=sj&wds=%5B%5D&dfwds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22sj%22%2C%22valuecode%22%3A%22{year}%22%7D%5D'.format(
year=year)
wbdata = requests.get(url, headers=headers)
jsdata = json.loads(wbdata.text)
data = jsdata['returndata']['datanodes']
item = {
'年份': year +'年',
'年末总人口(万人)': data[0]['data']['data'],# 年末总人口(万人)
'0-14岁人口(万人)': data[1]['data']['data'],# 0-14岁人口(万人)
'15-64岁人口(万人)': data[2]['data']['data'],# 15-64岁人口(万人)
'65岁及以上人口(万人)': data[3]['data']['data'],# 65岁及以上人口(万人)
'总抚养比(%)': data[4]['data']['data'],# 总抚养比(%)
'少儿抚养比(%)': data[5]['data']['data'],# 少儿抚养比(%)
'老年抚养比(%)': data[6]['data']['data'],# 老年抚养比(%)
}
print(item)
writer.writerow(item)
人口平均预期寿命
包含年份、平均预期寿命、男性平均预期寿命、女性平均预期寿命4项数据，数据保存为人口平均预期寿命.csv文件：
defget_avg_life():
year_list = get_year_list()
withopen('人口平均预期寿命.csv','a+', encoding='utf-8', newline='')asfiles:
fieldnames = ['年份','平均预期寿命(岁)','男性平均预期寿命(岁)','女性平均预期寿命(岁)']
writer = csv.DictWriter(files, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
foryearinyear_list:
url ='http://data./easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgnd&rowcode=zb&colcode=sj&wds=%5B%5D&dfwds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22sj%22%2C%22valuecode%22%3A%22{year}%22%7D%5D'.format(
year=year)
wbdata = requests.get(url, headers=headers)
jsdata = json.loads(wbdata.text)
data = jsdata['returndata']['datanodes']
item = {
'年份': year +'年',
'平均预期寿命(岁)': data[0]['data']['data'],# 男性平均预期寿命(岁)
'男性平均预期寿命(岁)': data[1]['data']['data'],# 人口死亡率
'女性平均预期寿命(岁)': data[2]['data']['data'],# 人口自然增长率
}
print(item)
writer.writerow(item)
打包
同时，州的先生将Python代码和4类的人口数据打包在了一起并上传到了百度网盘上，有需要的小伙伴可以在州的先生微信公众号后台回复0015，获取下载地址：
对代码有疑问的小伙伴欢迎添加州的先生私人微信号taoist_ling，交流讨论。
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