[PYTHON] Ich habe versucht, die GraphQL-API der COVID 19-Situation infizierter Personen in der Präfektur Hyogo zu veröffentlichen. (Teil 2)

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Die spezielle Website des Koronavirus der Präfektur Hyogo ist für die Öffentlichkeit zugänglich https://stop-covid19-hyogo.org/ Bisher funktioniert es getrennt von meiner veröffentlichten GraphQL-API. Ich möchte es vorstellen, da es sehr hilfreich ist.

hyogo.covid19-api GraphQL-Spielplatz

** API-Aufschlüsselung **

• readInfectedPeoples
• readExamOverviews
• readExamDetails
• readPCROverviews (Hinzugefügt 2020/3/23)

readInfectedPeoples Erfassungsabfrage zur Liste infizierter Personeninformationen https://web.pref.hyogo.lg.jp/kk03/corona_kanjyajyokyo.html Alle 30 Minuten wird auf der obigen Seite eine Excel-Datei mit Informationen zu infizierten Personen veröffentlicht In den Container herunterladen. Lesen Sie diese Datei und fügen Sie die Daten in PostgreSQL ein. Der mit gqlgen eingerichtete GraphQL-Server verwendet gorm, um Daten von PostgreSQL zu erfassen und zu verteilen.

** Beziehung zwischen GraphQL-Feldern und Excel-Dateien ** Daten nach "Certified Children's Garden" in Excel können von einer Untersammlungsabfrage mit dem Namen "cluster_places" gelesen werden.

** Akquisitionsbeispiel **

** Beispiel einer Abfrage zum Abrufen aller Felder ** Es gibt auch ein ID-Feld mit uuid, aber wenn Sie es auf dem Spielplatz versuchen, ist es zu lang und schwer zu sehen Hier füge ich eine Abfrage ein, die die ID nicht enthält.

query{
  readInfectedPeoples{
    no
    confirmed_date
    age_group
    sex
    jurisdiction
    residence
    occupation
    onset_date
    travel_history
    remarks
    cluster_places{
      no
      label
      is_relation
    }
  }
}

readExamOverviews https://web.pref.hyogo.lg.jp/kk03/corona_hasseijyokyo.html Alle 30 Minuten auf der obigen Seite die PDF-Datei direkt unter "Vorkommen" In den Container herunterladen. Lesen Sie diese Datei und fügen Sie die Daten in PostgreSQL ein. Der mit gqlgen eingerichtete GraphQL-Server verwendet gorm, um Daten von PostgreSQL zu erfassen und zu verteilen.

** Zusammenhängende Daten **

** Akquisitionsbeispiel **

** Beispiel einer Abfrage zum Abrufen aller Felder **

query{
  readExamOverviews{
    no
    label
    count
  }
}

readExamDetails https://web.pref.hyogo.lg.jp/kf16/singatakoronakensa.html Kratzen Sie das Tabellen-Tag am unteren Rand des Balkendiagramms alle 30 Minuten Fügen Sie die extrahierten Daten in PostgreSQL ein. Der mit gqlgen eingerichtete GraphQL-Server verwendet gorm, um Daten von PostgreSQL zu erfassen und zu verteilen.

** Zusammenhängende Daten **

** Akquisitionsbeispiel **

** Beispiel einer Abfrage zum Abrufen aller Felder **

query{
  readExamDetails{
    no
    date
    exam_count
    positive_count
  }
}

readPCROverviews Verbesserte Version von readExamOverviews Bis 2020/3/13 https://web.pref.hyogo.lg.jp/kk03/corona_hasseijyokyo.html Sammeln Sie PDF-Informationen Da jedoch PDF jeden Tag ersetzt wird Mit kumulativen Informationen von https://web.pref.hyogo.lg.jp/kf16/singatakoronakensa.html Wir haben einige Daten von https://covid-hyogo.now.sh ausgeliehen. (Manuelle Eingabe www) Die Datenakkumulation hat am 23. März 2020 begonnen. Das Datum im Datumsfeld ist das Datum des vorherigen Tages gemäß den auf der Präfektur Hyogo angegebenen Regeln. Es wird im Format ISO8601 (RFC3339) gespeichert. Übrigens werden bis zur Aktualisierung der Site-Daten dieselben Daten wie die am Vortag angekündigten Daten zurückgegeben.

** Zusammenhängende Daten **

** Akquisitionsbeispiel **

** Beispiel einer Abfrage zum Abrufen aller Felder **

query{
  readPCROverviews{
  id
  date
  pcr_total
  pcr_positive_count
  hospitalized_count
  not_serious_count
  serious_count
  death_count
  discharge_count
}
}

Zusammenfassung

Nachtrag 2020/3/23 Es ist Zeit, ein GraphQL-Abonnement auszuprobieren Außerdem habe ich mich endlich für CI rund um den Betrieb interessiert.