灾害事件可视化仪表盘：用 Python 提取公开事件 API，并导出给 Tableau / Power BI

全文目录：

• • 🌟 开篇语
  • 0️⃣ 前言（Preface）
  • 1️⃣ 摘要（Abstract）
  • 2️⃣ 背景与需求（Why）
  • • 2.1 为什么要爬灾害事件数据
    • 2.2 本文目标
    • 2.3 目标字段清单
  • 3️⃣ 合规与注意事项（必写）
  • • 3.1 robots.txt 基本说明
    • 3.2 频率控制
    • 3.3 不采集敏感信息
    • 3.4 数据解释边界
  • 4️⃣ 技术选型与整体流程（What / How）
  • • 4.1 静态网页、动态网页、API 的区别
    • 4.2 整体流程
    • 4.3 为什么选 requests + pandas + SQLite + FastAPI
  • 5️⃣ 环境准备与依赖安装（可复现）
  • • 5.1 Python 版本
    • 5.2 创建虚拟环境
    • 5.3 安装依赖
    • 5.4 推荐项目结构
  • 6️⃣ 核心实现：请求层（Fetcher）
  • • 6.1 配置文件：`app/config.py`
    • 6.2 请求模块：`app/fetcher.py`
    • 6.3 请求层要点说明
    • • headers
      • timeout
      • session / cookie
      • 失败处理
  • 7️⃣ 核心实现：解析层（Parser）
  • • 7.1 API JSON 结构理解
    • 7.2 解析模块：`app/parser.py`
    • 7.3 解析方式说明
    • 7.4 列表页如何拿详情链接
    • 7.5 详情页如何抽字段
    • 7.6 缺失字段怎么办
  • 8️⃣ 数据存储与导出（Storage）
  • • 8.1 存储模块：`app/storage.py`
    • 8.2 字段映射表
    • 8.3 去重策略
  • 9️⃣ 运行方式与结果展示（必写）
  • • 9.1 主入口：`app/run_pipeline.py`
    • 9.2 如何启动
    • 9.3 输出在哪里
    • 9.4 示例结果：事件明细表
    • 9.5 示例结果：每日聚合表
    • 9.6 本地 API：`app/api_server.py`
    • 9.7 Power BI 接入方式
    • 9.8 Tableau 接入方式
  • 🔟 常见问题与排错（强烈建议写）
  • • 10.1 403 怎么办
    • 10.2 429 怎么办
    • 10.3 HTML 抓到空壳怎么办
    • 10.4 解析报错怎么办
    • • 字段不存在
      • 类型不符合预期
      • 时间格式异常
      • 坐标嵌套结构变化
    • 10.5 编码和乱码如何处理
    • 10.6 Power BI 读取本地 API 失败
    • 10.7 Tableau 地图不显示
  • 1️⃣1️⃣ 进阶优化（可选但加分）
  • • 11.1 并发优化
    • 11.2 断点续跑
    • 11.3 日志与监控
    • 11.4 定时任务
    • 11.5 数据模型优化
    • • 维度表
      • 指标口径
      • 地区映射
    • 11.6 仪表盘设计建议
    • • 顶部 KPI
      • 左侧筛选器
      • 中间主视图
      • 底部明细表
  • 1️⃣2️⃣ 总结与延伸阅读
  • • 12.1 本文完成了什么
    • 12.2 下一步可以做什么
    • • 方向一：Scrapy 化
      • 方向二：Playwright 动态采集
      • 方向三：分布式与调度
      • 方向四：更严谨的地理分析
      • 方向五：BI 成品打磨
    • 12.3 最后一点个人感受
  • 🌟 文末
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