From 92883d52bf5ccad83bbf2a0bd6d60f97865c4d54 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: fordprefect Date: Tue, 29 Dec 2020 18:46:30 +0100 Subject: [PATCH] new way to integrate vacciation data into website: have separate head and foot file and regenerate index every day --- .gitignore | 2 ++ all_countries.py | 12 +++++++++--- index.html => index.html.foot | 34 ---------------------------------- index.html.head | 33 +++++++++++++++++++++++++++++++++ 4 files changed, 44 insertions(+), 37 deletions(-) rename index.html => index.html.foot (93%) create mode 100644 index.html.head diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 9a578c6..9737db2 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -4,3 +4,5 @@ __pycache__ img/* data/* +index.html +vac_state.html diff --git a/all_countries.py b/all_countries.py index cf3a48e..59aadfa 100644 --- a/all_countries.py +++ b/all_countries.py @@ -149,11 +149,17 @@ def plot(data, countries, pop, **kwargs): print(f"=====> plotting failed for {loc}, skipping plot. Error: {e}") ## vaccination overview html - with open("vac_state.html", "w") as f: - # header + with open("index.html", "w") as f: + # site header + with open("index.html.head", "r") as g: + f.write(g.read()) + # table header f.write("\n") # data for loc, tvac, rvac in vaccs: f.write(f"\n".replace(".", ",")) - # footer + # table footer f.write("
LandImpfungenImpfrate
{loc}" + f"{tvac:,d}".replace(",",".") + f"{rvac:3.3f}%
\n") + # site footer + with open("index.html.foot", "r") as g: + f.write(g.read()) diff --git a/index.html b/index.html.foot similarity index 93% rename from index.html rename to index.html.foot index f8f977d..ef0980c 100644 --- a/index.html +++ b/index.html.foot @@ -1,37 +1,3 @@ - - - - - - - - -
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Visualisierung zu CoViD19

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Idee

-Automatisierte Übersichtsplots für die ganze Welt, analog zu dieser Seite. -

-Achtung: Die hier dargestellten Daten sind zwischen den Ländern kaum vergleichbar, da überall unterschiedliche Kriterien für Testung, Zählung und Meldung von Daten existieren. -Ohne genaue Kenntnis der Situationen in den einzelnen Ländern ist ein aussagekräftiger Vergleich nicht möglich! -
-Die Dunkelziffer hängt stark von der Testkapazität, -Häufigkeit und -Politik ab, manche Staaten geben nur frisierte Zahlen aus (siehe hier oder hier), und ist somit weder zeitlich noch räumlich als Konstante anzusehen! -

-Anmerkung zum "infection state": Ich habe, angelehnt an die deutschen Vorgaben der Einschätzung einer Region als "Risikogebiet" bei 500 Neuinfektionen/1Mio EW in 7 Tagen, willkührliche Grenzen -bei 5, 50 und 500 festgesetzt, um ein bisschen die Schwere des Geschehens einschätzen zu können. -Das wird aber ganz massiv durch die Testrate, Meldekette, politische Einflussnahme, betroffene Bevölkerungsschichten, betroffene Regionen, etc. beeinflusst und die praktische Bedeutung dieser Grenzwerte kann für -die einzelnen Länder sehr unterschiedlich sein! -

-Die Daten stammen von hier und werden dort aus den WHO- und ECDC-Reports generiert. -Von den extrem reichhaltigen Daten dort verarbeite ich nur die Zahl der Neufälle. -

-Aktuelle Daten aus Deutschland mit vielen Hintergründen finden sich im Lagebericht des RKI. - -
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Impfstatus / Vaccination state

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diff --git a/index.html.head b/index.html.head new file mode 100644 index 0000000..4d40a77 --- /dev/null +++ b/index.html.head @@ -0,0 +1,33 @@ + + + + + + + + +
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Visualisierung zu CoViD19

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Idee

+Automatisierte Übersichtsplots für die ganze Welt, analog zu dieser Seite. +

+Achtung: Die hier dargestellten Daten sind zwischen den Ländern kaum vergleichbar, da überall unterschiedliche Kriterien für Testung, Zählung und Meldung von Daten existieren. +Ohne genaue Kenntnis der Situationen in den einzelnen Ländern ist ein aussagekräftiger Vergleich nicht möglich! +
+Die Dunkelziffer hängt stark von der Testkapazität, -Häufigkeit und -Politik ab, manche Staaten geben nur frisierte Zahlen aus (siehe hier oder hier), und ist somit weder zeitlich noch räumlich als Konstante anzusehen! +

+Anmerkung zum "infection state": Ich habe, angelehnt an die deutschen Vorgaben der Einschätzung einer Region als "Risikogebiet" bei 500 Neuinfektionen/1Mio EW in 7 Tagen, willkührliche Grenzen +bei 5, 50 und 500 festgesetzt, um ein bisschen die Schwere des Geschehens einschätzen zu können. +Das wird aber ganz massiv durch die Testrate, Meldekette, politische Einflussnahme, betroffene Bevölkerungsschichten, betroffene Regionen, etc. beeinflusst und die praktische Bedeutung dieser Grenzwerte kann für +die einzelnen Länder sehr unterschiedlich sein! +

+Die Daten stammen von hier und werden dort aus den WHO- und ECDC-Reports generiert. +Von den extrem reichhaltigen Daten dort verarbeite ich nur die Zahl der Neufälle. +

+Aktuelle Daten aus Deutschland mit vielen Hintergründen finden sich im Lagebericht des RKI. + +
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Impfstatus / Vaccination state