Observablehq 美国 COVID-19 每日检测数曲线

Observablehq D3 显现美国 Covid-19每日检测数曲线

本线状图用于显现每天美国 COVID-19 的每天测验量的线状图曲线咱们运用的是在线 JSON https://www.fons.com.cn/tag/%e6%95%b0%e6%8d%ae" target="_blank">数据,数据是经过 AWS 进行读取的。

你可以直接拜访下面的链接来取得咱们处理上传的数据。https://cdn.ossez.com/dataset/json/covid19/covid19-daily-tested-us.json

咱们做数据剖析的条件是数据来历相对牢靠,假如数据来历不牢靠,做数据剖析也没有什么太大的价值。

相对每天的确诊总数来说这个愈加有意思。由于用美国的检丈量相对比较大,数据的动摇也比较剧烈,从上面的曲线就可以看出来了。许多人都说美国疫情比较严峻,确实是美国的疫情是相对人数十分多的,可是咱们需求看到他们的检丈量也是十分高的。从数据剖析来看 ,美国 Covid-19 的检测才能是从 3 月8号 左右开端提高的,最开端的提高并不是十分高,可是到了 5 月份今后可以看到美国的检测才能是稳步提高的,一直到 5 月11 号左右,在美国的 Covi-19 检测才能现已挨近 40 万每一天。

从这个曲线也可以看到,美国问题严峻也是由于他们查看的数量多,检测才能比较强。对流行病来说,这种才能不是坏事。

尽管咱们每天都会主动上传一些数据,可是你或许的更新数据每次都不相同。

咱们首要也是期望经过这个渠道来学习 D3 图表的运用。

你可以直接拜访下面的链接: https://observablehq.com/@yuchenghu/us-covid-19-daily-tested-cases-covid-19

代码修改后进行编译,需求留意的是咱们数据是上传到 AWS 的 JSON 数据,数据的来历是从 https://covidtracking.com/api  下载后处理的。

下载的方法是经过 Spring Batch 构建一个批量处理程序,每天守时取得最新数据后存储到本地数据库中,然后从本地数据库中导出为 JSON 数据。我也以为这种处理方法过于繁琐,其实在内存中就可以完结了,在取得原数据的 API 后,你可以直接将源数据转换为目标。

运用本地数据库的原因是忧虑源 API 不能供给正常的拜访服务,其实许多时分这种冗余也是没有太大必要的。更首要的是咱们期望经过这个了解 Spring Batch 和 Hibernate JPA 的运用,这个对其他项目是十分有协助的。

然后使用 gson 将目标转换为需求的字符串后输出成 JSON 就可以了。

假如你对 AWS  API 比较了解和了解的话,你可以使用 AWS 的API 直接将生成的 json 数据上传到 S3 上存储

Observablehq 美国 COVID-19 每日检测数曲线

针对在一个现已布置比较好的和规划比较优化的技能架构上,上面的数据生成和处理基本上可以在 4 个小时内完结规划,布置,上传,分发。

Spring 的微服务对 Java 国际来说,仍是起到了十分大的促进作用。

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