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corona_statistik.py

@@ -0,0 +1,96 @@
+import toml
+import os
+import db_model as db
+from peewee import PostgresqlDatabase
+import datetime
+from sshtunnel import SSHTunnelForwarder
+import verdoppelungsrate
+from dataclasses import dataclass
+from dataclasses_json import dataclass_json
+import scrape_bev
+
+
+
+@dataclass_json
+@dataclass
+class CoronaStatistik:
+    ts: datetime.datetime
+    quelle: str
+    country_region: str
+    typ: str
+    wert: float
+
+
+def config_laden():
+    configfile = os.path.join(SKRIPTPFAD, "config.toml")
+    with open(configfile) as file:
+        return toml.loads(file.read())
+
+
+SKRIPTPFAD = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
+CONFIG = config_laden()
+
+
+def verdoppelungsrate_bearbeiten(quelle, country):
+    letzter_ts = verdoppelungsrate.letzten_eintrag_ermitteln(quelle, country)
+    if letzter_ts is None:
+        letzter_ts = datetime.datetime(1970, 1, 1)
+    daten = verdoppelungsrate.letzte_verdopplungsraten_berechnen(quelle, country, letzter_ts)
+    return daten
+
+
+def alle_eintraege_abarbeiten():
+    daten = []
+    bev_zahlen = {}
+    query_quelle = db.CoronaDaten.select(db.CoronaDaten.quelle).group_by(db.CoronaDaten.quelle)
+    for data in query_quelle:
+        if data.quelle == "rki_landkreis":
+            continue
+        query_country = db.CoronaDaten.select(db.CoronaDaten.country_region).where(
+            db.CoronaDaten.quelle == data.quelle).group_by(db.CoronaDaten.country_region)
+        for datensatz in query_country:
+            daten_verdoppelungsrate = verdoppelungsrate_bearbeiten(data.quelle, datensatz.country_region)
+            if daten_verdoppelungsrate:
+                daten.extend(daten_verdoppelungsrate)
+            if datensatz.country_region not in bev_zahlen:
+                bev_zahlen[datensatz.country_region] = scrape_bev.scrape_bev(datensatz.country_region)
+            if bev_zahlen[datensatz.country_region]:
+                daten_bev_prozent = scrape_bev.auslesen_unverarbeiteter_daten(data.quelle,
+                                                                              datensatz.country_region, bev_zahlen,
+                                                                              CoronaStatistik)
+            else:
+                daten_bev_prozent = None
+            if daten_bev_prozent:
+                daten.extend(daten_bev_prozent)
+
+            if len(daten) > 5000:
+                print("Sende Daten")
+                daten_senden(daten)
+                daten = []
+    return daten
+
+
+def daten_senden(daten):
+    daten_dict = []
+    for data in daten:
+        daten_dict.append(data.to_dict())
+    db.CoronaStatistik.insert_many(daten_dict).execute()
+
+
+def main():
+    with SSHTunnelForwarder(
+                (CONFIG["ssh"]["ip_server"], CONFIG["ssh"]["ssh_port"]), ssh_username=CONFIG["ssh"]["user"],
+                ssh_password=CONFIG["ssh"]["pw"], remote_bind_address=('127.0.0.1', CONFIG["pg"]["pgport"])) as server:
+
+        db.database.initialize(PostgresqlDatabase(CONFIG["pg"]["pgdb"],
+                                                  user=CONFIG["pg"]["pguser"], password=CONFIG["pg"]["pgpw"],
+                                                  host="127.0.0.1",
+                                                  port=server.local_bind_port))
+        db.create_tables()
+        daten = alle_eintraege_abarbeiten()
+        daten_senden(daten)
+        db.Database.close(db.database)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

db_model.py

@@ -38,7 +38,7 @@ class CoronaStatistik(BaseModel):
 
 
 def create_tables():
-    database.create_tables([CoronaDaten])
+    database.create_tables([CoronaDaten, CoronaStatistik])
 
 
 

db_model_postgrest.py

@@ -17,21 +17,19 @@ class CoronaDaten:
     active: int
 
 
-@dataclass_json
-@dataclass
-class CoronaCountry:
-    country_region: str
-    quelle: str
-
-
 def sende_daten(url, table, headers, daten):
     url = f"{url}{table}"
+    try:
+        r = requests.post(url, headers=headers, json=[data.to_dict() for data in daten])
+    except AttributeError:
         for data in daten:
             try:
                 r = requests.post(url, headers=headers, json=data.to_dict())
             except AttributeError:
                 r = requests.post(url, headers=headers, data=data)
             status_auswerten(r, daten)
+    else:
+        status_auswerten(r, daten)
 
 
 def status_auswerten(r, daten):

scrape_bev.py

@@ -1,16 +1,50 @@
 import requests
 from bs4 import BeautifulSoup
+import db_model as db
+import datetime
 
-countrys = ["Germany"]
 
+TYP = "prozent_bev"
 URL = "https://countrymeters.info/en/"
 
 
+def letzten_eintrag_ermitteln(quelle, country_region):
+    ts = db.CoronaStatistik.select(
+        db.CoronaStatistik.ts).where((db.CoronaStatistik.typ == TYP) &
+                                     (db.CoronaStatistik.quelle == quelle) &
+                                     (db.CoronaStatistik.country_region == country_region)
+                                     ).order_by(db.CoronaStatistik.ts.desc()).limit(1).scalar()
+    if ts is None:
+        ts = datetime.datetime(1970, 1, 1)
+    return ts
+
+
+def auslesen_unverarbeiteter_daten(quelle, land, bev_zahl, CoronaStatistik):
+    ts = letzten_eintrag_ermitteln(quelle, land)
+    daten = []
+    query = db.CoronaDaten.select(db.CoronaDaten.ts, db.CoronaDaten.confirmed).where(
+        (db.CoronaDaten.quelle == quelle) & (db.CoronaDaten.country_region == land) & (
+                    db.CoronaDaten.ts > ts)).namedtuples()
+    for datensatz in query:
+        prozent_bev = datensatz.confirmed / bev_zahl[land] * 100
+        prozent_bev = round(prozent_bev, 8)
+        print(f"Im Land {land} {prozent_bev}% infiziert")
+        daten.append(CoronaStatistik(datensatz.ts, quelle, land, TYP, prozent_bev))
+    return daten
+
+
 def scrape_bev(land):
     r = requests.get(f"{URL}{land}")
     soup = BeautifulSoup(r.text, features="html5lib")
     table = soup.find("div", {"id": "cp1"})
-    print(table)
+    try:
+        value = table.get_text()
+    except AttributeError:
+        value = None
+    else:
+        value = int(value.replace(",", ""))
+    return value
 
 
+if __name__ == "__main__":
     scrape_bev("Germany")

scrape_corona.py

@@ -11,6 +11,11 @@ https://services.arcgis.com/5T5nSi527N4F7luB/arcgis/rest/services/Cases_by_count
 Deutschland RKI:
 https://experience.arcgis.com/experience/478220a4c454480e823b17327b2bf1d4
 https://services7.arcgis.com/mOBPykOjAyBO2ZKk/arcgis/rest/services/Coronaf%C3%A4lle_in_den_Bundesl%C3%A4ndern/FeatureServer/0/query?f=json&where=1%3D1&returnGeometry=false&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&outFields=*&orderByFields=faelle_100000_EW%20desc&resultOffset=0&resultRecordCount=50&cacheHint=true
+
+Landkreis RKI
+https://experience.arcgis.com/experience/478220a4c454480e823b17327b2bf1d4/page/page_1/
+https://services7.arcgis.com/mOBPykOjAyBO2ZKk/arcgis/rest/services/RKI_Landkreisdaten/FeatureServer/0/query?f=json&where=1%3D1&returnGeometry=false&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&outFields=*&orderByFields=cases%20desc&resultOffset=0&resultRecordCount=1000&cacheHint=true
+
 """
 
 
@@ -32,7 +37,8 @@ QUELLEN = {
     "rki": "https://services7.arcgis.com/mOBPykOjAyBO2ZKk/arcgis/rest/services/Coronaf%C3%A4lle_in_den_Bundesl%C3"
            "%A4ndern/FeatureServer/0/query?f=json&where=1%3D1&returnGeometry=false&spatialRel"
            "=esriSpatialRelIntersects&outFields=*&orderByFields=faelle_100000_EW%20desc&resultOffset=0"
-           "&resultRecordCount=50&cacheHint=true "
+           "&resultRecordCount=50&cacheHint=true",
+    "rki_landkreis": "https://services7.arcgis.com/mOBPykOjAyBO2ZKk/arcgis/rest/services/RKI_Landkreisdaten/FeatureServer/0/query?f=json&where=1%3D1&returnGeometry=false&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&outFields=*&orderByFields=cases%20desc&resultOffset=0&resultRecordCount=1000&cacheHint=true"
 }
 
 
@@ -110,6 +116,22 @@ def rki_daten_erstellen(quelle, daten):
     return daten_dict
 
 
+def rki_landkreis_daten_erstellen(quelle, daten):
+    daten_dict = {}
+    for data in daten:
+        datum = data["attributes"]
+        daten_dict[datum["county"]] = (db.CoronaDaten(
+            datetime.datetime.strptime(datum["last_update"], "%d.%m.%Y, %H:%M Uhr"),
+            datum["county"].lower().capitalize(),
+            quelle,
+            datum["cases"],
+            datum["deaths"],
+            -1,
+            -1
+        ))
+    return daten_dict
+
+
 def daten_erstellen(quelle, daten):
     if quelle == "jhu":
         daten_db = jhu_daten_erstellen(quelle, daten)
@@ -117,6 +139,8 @@ def daten_erstellen(quelle, daten):
         daten_db = who_daten_erstellen(quelle, daten)
     elif quelle == "rki":
         daten_db = rki_daten_erstellen(quelle, daten)
+    elif quelle == "rki_landkreis":
+        daten_db = rki_landkreis_daten_erstellen(quelle, daten)
     else:
         raise ValueError("Quelle nicht bekannt")
     return daten_db

verdoppelungsrate.py

@@ -4,7 +4,7 @@ import db_model as db
 from peewee import PostgresqlDatabase
 import datetime
 from sshtunnel import SSHTunnelForwarder
-import sys
+from corona_statistik import CoronaStatistik
 
 
 def config_laden():
@@ -16,6 +16,16 @@ def config_laden():
 SKRIPTPFAD = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
 CONFIG = config_laden()
 QUELLEN = ["jhu", "who", "rki"]
+TYP = "verdoppelungsrate"
+
+
+def letzten_eintrag_ermitteln(quelle, country_region):
+    ts = db.CoronaStatistik.select(
+        db.CoronaStatistik.ts).where((db.CoronaStatistik.typ == TYP) &
+                                     (db.CoronaStatistik.quelle == quelle) &
+                                     (db.CoronaStatistik.country_region == country_region)
+                                     ).order_by(db.CoronaStatistik.ts.desc()).limit(1).scalar()
+    return ts
 
 
 def verdoppelungsrate_ermitteln(quelle, land, confirmed, confirmed_ts):
@@ -30,26 +40,24 @@ def verdoppelungsrate_ermitteln(quelle, land, confirmed, confirmed_ts):
     return verdoppelungstage
 
 
-def letzte_verdopplungsraten(quelle, land, ts):
+def letzte_verdopplungsraten_berechnen(quelle, land, ts):
+    kein_passender_eintrag = False
+    daten = []
     query = db.CoronaDaten.select(db.CoronaDaten.ts, db.CoronaDaten.confirmed).where(
         (db.CoronaDaten.quelle == quelle) & (db.CoronaDaten.country_region == land) & (db.CoronaDaten.ts > ts)).dicts()
     for datensatz in query:
         verdoppelungsrate = verdoppelungsrate_ermitteln(quelle, land, datensatz["confirmed"], datensatz["ts"])
         if verdoppelungsrate is not None:
             verdoppelungsrate_tage = round(verdoppelungsrate_in_tagen(verdoppelungsrate), 3)
-            print(f"Verdoppelungsrate am {datensatz['ts']}: {verdoppelungsrate_tage}")
+            print(f"Verdoppelungsrate für {land} ({quelle}) am {datensatz['ts']}: {verdoppelungsrate_tage}")
-    print("Verlasse letzte_Verdoppelungsraten")
+            daten.append(CoronaStatistik(datensatz["ts"], quelle, land, TYP, verdoppelungsrate_tage))
-
+        else:
-
+            print(f"Kein passender Eintrag gefunden für {land} ({quelle})")
-def jede_verdoppelungsrate(quelle, land):
+            kein_passender_eintrag = True
-    query = db.CoronaDaten.select(db.CoronaDaten.ts, db.CoronaDaten.confirmed).where(
+    if kein_passender_eintrag:
-        (db.CoronaDaten.quelle == quelle) & (db.CoronaDaten.country_region == land)
+        print(f"Setze -1 für {land} ({quelle})")
-    ).order_by(db.CoronaDaten.ts.desc()).namedtuples()
+        daten.append(CoronaStatistik(datetime.datetime.now(), quelle, land, TYP, -1))
-    for datensatz in query:
+    return daten
-        verdoppelungsrate = verdoppelungsrate_ermitteln(quelle, land, datensatz.confirmed, datensatz.ts)
-        if verdoppelungsrate is not None:
-            verdoppelungsrate_tage = round(verdoppelungsrate_in_tagen(verdoppelungsrate), 3)
-            print(f"Verdoppelungsrate am {datensatz.ts}: {verdoppelungsrate_tage}")
 
 
 def verdoppelungsrate_in_tagen(verdoppelungsrate):
@@ -76,9 +84,8 @@ def main():
                                                      ).group_by(db.CoronaDaten.country_region)
             for datensatz in query_country:
                 if data.quelle == "jhu" and datensatz.country_region == "Germany":
-                    letzte_verdopplungsraten(data.quelle, datensatz.country_region, datetime.datetime(2020, 4, 3))
+                    letzte_verdopplungsraten_berechnen(data.quelle, datensatz.country_region, datetime.datetime(2020, 4, 3))
-        print("Verlasse schleife")
+        db.Database.close(db.database)
-        sys.exit(0)
 
 
 if __name__ == "__main__":