自2020年以来，新型冠状病毒（COVID-19）肆虐全球，引起全球关注。当前，Python成为了处理疫情数据的主要编程语言之一。Python提供的强大数据处理工具和第三方库，使得获取、清理和分析疫情数据变得更容易。在本篇文章中，我们会展示一些关于Python处理疫情数据的实例。

#导入需要的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#获取数据
url = 'https://covid19.who.int/WHO-COVID-19-global-data.csv'
df = pd.read_csv(url)
#处理数据
df = df[['Date_reported',' Country',' New_cases',' Cumulative_cases']]
df.columns = ['Date','Country','New Cases','Cumulative Cases']
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d')
df = df.dropna()
#分析数据
top_countries = df.groupby('Country')['Cumulative Cases'].max().reset_index().sort_values('Cumulative Cases', ascending=False).head(10)
top_countries = top_countries.iloc[::-1]
#可视化数据
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.barh(top_countries['Country'], top_countries['Cumulative Cases'])
plt.xlabel('Cumulative Cases')
plt.title('Top 10 Countries')
plt.show()

上述代码示例说明了如何使用Python获取世界卫生组织提供的实时疫情数据，并从中提取、处理和可视化数据，展示了全球疫情情况。

总之，Python作为一门优秀的数据分析语言，对于研究疫情等数据分析问题提供了极大的方便和快捷性。相信在未来，Python在疫情数据处理方面的应用将会越来越多，帮助我们更好地了解全球疫情发展状况。