作为一个初步学习用FME获取网络数据的新手，丁香园的疫情统计数据算是非常简单的了，非常适合于入门学习。
为什么说简单呢，访问丁香园的网址：https://3g.dxy.cn/newh5/view/pneumonia?scene=2&clicktime=1579584868&enterid=1579584868&from=timeline&isappinstalled=0
查看源代码，我们可以发现，所有我们需要的数据全都存放在一个ID名为"getAreaStat"的script标签中，只要获取到这个标签，解析出JSON数据，就可以了。
一、请求页面，获取疫情JSON数据
数据获取流程如下：
首先用HTTPCaller获取源代码，在Request URL位置输入网址：
设置目标属性的字符编码为：UTF-8。
利用HTMLExtractor转换器拾取ID名为getAreaStat的标签：
二、数据格式修整：
这个时候，获取的数据还不是最终的JSON数据，它是一个：“try { window.getAreaStat = [……]}catch(e){}”的代码。
我们甚至不需要清楚这串代码是用来做什么的，可以粗暴地将看作是一串“try { window.getAreaStat =”字符串，加一系列存储疫情数据的JSON数组，后面加“}catch(e){} ”字符串。
通过StringReplacer和AttributeKeeper，对数据格式进行处理，剔除不必要的字符串，最终获得一个存储JSON数据的数组。
三、解析JSON：
第一层JSON：
在对这个JSON数据列表进行解析的时候我犯了难，因为这是一个以全国省份划分的列表数据嵌套了各省JSON数据，每个省的JSON里再嵌套各市的JSON的数据格式。
想要解析这个数据格式就比较麻烦了，最终我选择用JSONFragmenter转换器，粗暴地将第一层JSON全部解析出来最终再AttributeManager的相邻元素属性给各省份的数据“TYPE”属性动态赋值，然后根据各省份的TYPE属性分组合并的方法处理第一层JSON数据。
具体操作如下：
JSONFragmenter转换器JSON Query设置为json[*]，运行转换器。
结果如下：
可以看到，这样解析出来后，大约每9条数据，才是一个完整的包含各省确诊人数、死亡人数、治愈人数、可疑人数还有每个城市详细数据的JSON数据，但它的各项数据是动态的，并不是每个省份的格式都一样（如香港、澳门、*）。并不能单纯的认为每9条数据可以合并为一个完整数据。
就比如一开始我做这个模版的时候，当时这段源代码里还没有locationId这个属性，如果上面的方法，丁香园上的数据每一次小改动。都得重新修改一次模版。那这就太蠢了。
这个时候，相邻数据属性方法就派上了用场，先用AttributeCreator创建一个type属性，设置默认属性为0。再用AttributeManager，启动相邻要素属性，设置默认type属性与上一个要素相同，每当json_index属性为provinceName时，则type加1。
（相邻要素属性详细用法请参照往期博客：https://blog.csdn.net/fmechina/article/details/91854162）
具体参数设置如下：
查看运行结果，可以发现每个省都给赋值了不同的type属性，下一步则可以用ListBuilder根据type属性分组，将每个省的数据整合到一起。
用ListBuilder根据type属性分组，将每个省的数据整合到一起后，每一条数据都是一个包含了属性和值的数组，如何将这个属性暴露出来，又是一个问题。
最终我用的是PythonCaller转换器，将属性与值合并，具体代码如下：
再用AttributeExposer将我们需要的属性暴露出来，最终结果如下：
第二层JSON：
这个时候，只有最后一层JSON需要处理，相对来说，就简单了很多。用JSONFlattene转换器设置参数如下：
最终再处理一下属性，将英文属性名称改为中文，大功告成。
用FME获取丁香园疫情数据整体流程其实比较简单的，关键一点是获取到JSON数据之后怎么去解析它。当然，身为一个giser，获取数据不是最重要的，最重要的是如何去分析数据，用获取到的疫情数据去做更有意义的事情。