# download latest PDF
d = sc.pdfdownload(pdf_url, raw=True, silent=True)
# extract case numbers reported for previous days
d = d.replace(u'\xa0', u' ')
# data from the most recent press release
dd = sc.DayData(canton='FL', url=pdf_url)
dd.datetime = sc.find(r'Situationsbericht vom (.*? 20\d{2})', d)
dd.cases = sc.find(r'insgesamt\s+([0-9]+)\s+laborbestätigte\s+Fälle', d)
m = re.search(r'Bisher\s+trat(en)?\s+(\S+)\s+(Todesfall|Todesfälle)',
d,
flags=re.I)
if m:
dd.deaths = sc.int_or_word(m[2])
if re.search(
'Alle\s+weiteren\s+Erkrankten\s+sind\s+in\s+der\s+Zwischenzeit\s+genesen',
d):
dd.recovered = int(dd.cases) - int(dd.deaths)
print(dd)
# get the data from PDF file containing full history
history_url = 'https://www.llv.li/files/ag/aktuelle-fallzahlen.pdf'
d = sc.pdfdownload(history_url, layout=True, silent=True)
for row in d.splitlines():
m = re.search(
r'^(?:Montag|Dienstag|Mittwoch|Donnerstag|Freitag|Samstag|Sonntag),\s+(.+\d{4})\s+(\d+)$',
row)
content)
dd.deaths = sc.find(
r'(Damit\s+traten\s+)?(?:bisher|bislang)\s+(traten\s+)?(?P<death>\d+)\s+(Todesfall|Todesfälle)',
content,
flags=re.I,
group='death')
if re.search(
r'Alle\s+weiteren\s+Erkrankten\s+sind\s+in\s+der\s+Zwischenzeit\s+genesen',
content):
dd.recovered = int(dd.cases) - int(dd.deaths)
m = re.search(r'(\S+)\s+Erkrankte\s+sind\s+derzeit\s+hospitalisiert',
content)
if m:
dd.hospitalized = sc.int_or_word(m[1].lower())
m = re.search(
r'Gegenwärtig\s+befinden\s+sich\s+(\w+)\s+enge\s+Kontaktpersonen\s+in\s+Quarantäne.',
content)
if m:
dd.quarantined = sc.int_or_word(m[1])
if dd:
if not is_first:
print('-' * 10)
print(dd)
is_first = False
# get the data from PDF file containing full history
history_url = 'https://www.llv.li/files/ag/aktuelle-fallzahlen.pdf'
d,
flags=re.I)
if m:
dd.cases = int(m[2])
else:
dd.cases = int(
sc.find(
'Die\s*Zahl\s*der\s*(\d+)\s*Infektionen\s*setzt\s*sich.*?zusammen\s*aus',
d))
m = re.search(
r'Aktuell\s*befinden\s*sich\s*(\S+)\s*Einwohnerinnen\s*und\s*Einwohner\s*des\s*Kantons\s*Basel-Stadt\s*aufgrund\s*einer\s*Covid-19-Infektion\s*in\s*Spitalpflege\s*in\s*einem\s*baselstädtischen\s*Spital\.\s*Total\s*sind\s*(?:dies|es)\s*(\S+)\s*Personen',
d,
flags=re.I)
if m:
bs_residents = sc.int_or_word(m[1])
dd.hospitalized = sc.int_or_word(m[2])
dd.hosp_non_resident = dd.hospitalized - bs_residents
else:
dd.hospitalized = sc.int_or_word(
sc.find('wovon\s*(\S+)\s*im\s*Spital sind', d) or sc.find(
r'Von\s+den\s+aktiven\s+Fällen\s+befinden\s+sich\s+(\S+)\s+Personen\s+in\s+Spitalpflege',
d))
dd.recovered = sc.find(r'\b([0-9]+)\s*Personen\s*der\s*[0-9]+\s*positiv\s*Getesteten\s*.+\s*sind\s*wieder\s*genesen', d) or \
sc.find('(\d+) genesenen Personen', d)
dd.icu = sc.int_or_word(
sc.find(r'Insgesamt\s*(\S+)\s*Personen benötigen\s*Intensivpflege', d))
dd.deaths = sc.find(r'Basel-Stadt\s*verzeichnet\s*unverändert\s*([0-9]+)\s*Todesfälle', d) or \
sc.find(r'Todesfälle\s*im\s*Kanton\s*Basel-Stadt\s*beträgt(?:\s*\S+)?\s*insgesamt\s*([0-9]+)\b', d) or \
url = f'{base_url}/daten?id=28177'
d = sc.download(url, silent=True)
soup = BeautifulSoup(d, 'html.parser')
xls_url = soup.find('a', href=re.compile(r'.*\.xlsx')).get('href')
if not xls_url.startswith('http'):
xls_url = f'{base_url}{xls_url}'
xls = sc.xlsdownload(xls_url, silent=True)
rows = sc.parse_xls(xls, header_row=3)
total_cases = 0
total_deaths = 0
is_first = True
for row in rows:
dd = sc.DayData(canton='LU', url=xls_url)
dd.datetime = row['Datum']
dd.cases = sc.int_or_word(row['Neue\xa0Fälle'])
if dd.cases:
total_cases += dd.cases
dd.cases = total_cases
dd.deaths = sc.int_or_word(row['Verstorbene'])
if dd.deaths:
total_deaths += dd.deaths
dd.deaths = total_deaths
dd.hospitalized = sc.int_or_word(row['Hospitalisierte'])
dd.vent = sc.int_or_word(row['Beatmete'])
dd.isolated = sc.int_or_word(row['In\xa0Isolation'])
dd.quarantined = sc.int_or_word(row['In\xa0Quarantäne'])
dd.quarantine_riskareatravel = sc.int_or_word(row['Reiserückkehrer\xa0in\xa0Quarantäne'])
if dd:
if not is_first:
print('-' * 10)
url = f'{base_url}/daten?id=28177'
d = sc.download(url, silent=True)
soup = BeautifulSoup(d, 'html.parser')
xls_url = soup.find('a', href=re.compile(r'.*\.xlsx')).get('href')
if not xls_url.startswith('http'):
xls_url = f'{base_url}{xls_url}'
xls = sc.xlsdownload(xls_url, silent=True)
rows = sc.parse_xls(xls, header_row=5)
total_cases = 0
total_deaths = 0
is_first = True
for row in rows:
dd = sc.DayData(canton='LU', url=xls_url)
dd.datetime = row['Datum']
dd.cases = sc.int_or_word(row.search(r'Neue\s+Fälle'))
if dd.cases:
total_cases += dd.cases
dd.cases = total_cases
dd.deaths = sc.int_or_word(row['Verstorbene'])
if dd.deaths:
total_deaths += dd.deaths
dd.deaths = total_deaths
dd.hospitalized = sc.int_or_word(row['Total'])
dd.vent = sc.int_or_word(row.search(r'davon\s+beatmet'))
dd.isolated = sc.int_or_word(row.search(r'in\s+Isolation'))
dd.quarantined = sc.int_or_word(row.search(r'in\s+Quarantäne'))
dd.quarantine_riskareatravel = sc.int_or_word(row.search(r'Reiserückkehrer\s+in\s+Quarantäne'))
if dd:
if not is_first:
print('-' * 10)
# Use non-greedy matching.
print('Date and time:', sc.find(r'Stand\s*[A-Za-z]*,?\s*(.+?),\s*(?:liegen\s*)?insgesamt', d))
m = re.search(r'Bisher\s*sind\s*die\s*Tests\s*von\s*([0-9]+)\s*Personen\s*positiv\s*ausgefallen\s*\(inklusive\s*der\s*([0-9]+)\s*Basler\s*Fälle\)', d, flags=re.I)
if m:
# print('Confirmed cases (residents):', int(m[2]))
# print('Confirmed cases (non-residents):', int(m[1]) - int(m[2]))
# print('Confirmed cases (all):', int(m[1]))
print('Confirmed cases:', int(m[2])) # Residents only.
else:
print('Confirmed cases:', sc.find(r'(?:insgesamt\s*)?([0-9]+)\s*positive', d))
print('WARNING: Main pattern for matching confirmed cases numbers failed to match', file=sys.stderr)
m = re.search(r'Aktuell\s*befinden\s*sich\s*([0-9]+)\s*Einwohnerinnen\s*und\s*Einwohner\s*des\s*Kantons\s*Basel-Stadt\s*aufgrund\s*einer\s*Covid-19-Infektion\s*in\s*Spitalpflege\s*in\s*einem\s*baselstädtischen\s*Spital\.\s*Total\s*sind\s*(?:dies|es)\s*([0-9]+)\s*Personen', d, flags=re.I)
if m:
# print('Hospitalized (non-residents):', int(m[2]) - int(m[1]))
# print('Hospitalized (residents):', int(m[1]))
# print('Hospitalized (all):', int(m[2]))
print('Hospitalized:', int(m[2])) # Irrespective of residency.
else:
print('WARNING: Main pattern for matching hospitalized numbers failed to match', file=sys.stderr)
print('Recovered:', sc.find(r'\b([0-9]+)\s*Personen\s*der\s*[0-9]+\s*positiv\s*Getesteten\s*.+\s*sind\s*wieder\s*genesen', d))
print('ICU:', sc.int_or_word(sc.find(r'Insgesamt\s*(\S+)\s*Personen benötigen\s*Intensivpflege', d)))
print(
'Deaths:',
sc.find(r'Basel-Stadt\s*verzeichnet\s*unverändert\s*([0-9]+)\s*Todesfälle', d) or
sc.find(r'Todesfälle\s*im\s*Kanton\s*Basel-Stadt\s*beträgt(?:\s*\S+)?\s*insgesamt\s*([0-9]+)\b', d) or
sc.find(r'Die\s*Zahl\s*der\s*Todesfälle\s*im\s*Kanton\s*Basel-Stadt\s*beträgt\s*unverändert\s*([0-9]+)\b', d)
)
# 2020-05-29
"""
Die Zahl der 978 Infektionen setzt sich zusammen aus 923 genesenen Personen, 50 Todesfällen und fünf aktiven Fällen in Isolation (+ 2), wovon zwei im Spital sind. In Quarantäne befinden sich aktuell drei Personen (+ 3). Die Zahl der Todesfälle im Kanton Basel-Stadt beträgt seit dem 30. April 2020 unverändert 50.
"""
dd.datetime = sc.find(r'Stand\s*[A-Za-z]*,?\s*(.+\s+(:?Uhr)?),\s*(?:liegen\s*)?(?:insgesamt\s*)?', d)
m = re.search(r'Bisher\s*sind\s*die\s*Tests\s*von\s*([0-9]+)\s*Personen.*\s*positiv\s*ausgefallen\s*\(inklusive\s*der\s*([0-9]+)\s*Basler\s*Fälle\)', d, flags=re.I)
if m:
dd.cases = int(m[2])
else:
dd.cases = sc.find('Die\s*Zahl\s*der\s*(\d+)\s*Infektionen\s*setzt\s*sich\s*zusammen\s*aus', d)
m = re.search(r'Aktuell\s*befinden\s*sich\s*(\S+)\s*Einwohnerinnen\s*und\s*Einwohner\s*des\s*Kantons\s*Basel-Stadt\s*aufgrund\s*einer\s*Covid-19-Infektion\s*in\s*Spitalpflege\s*in\s*einem\s*baselstädtischen\s*Spital\.\s*Total\s*sind\s*(?:dies|es)\s*(\S+)\s*Personen', d, flags=re.I)
if m:
dd.hospitalized = sc.int_or_word(m[2])
else:
dd.hospitalized = sc.int_or_word(sc.find('wovon\s*(\S+)\s*im\s*Spital sind', d))
dd.recovered = sc.find(r'\b([0-9]+)\s*Personen\s*der\s*[0-9]+\s*positiv\s*Getesteten\s*.+\s*sind\s*wieder\s*genesen', d) or \
sc.find('(\d+) genesenen Personen', d)
dd.icu = sc.int_or_word(sc.find(r'Insgesamt\s*(\S+)\s*Personen benötigen\s*Intensivpflege', d))
dd.deaths = sc.find(r'Basel-Stadt\s*verzeichnet\s*unverändert\s*([0-9]+)\s*Todesfälle', d) or \
sc.find(r'Todesfälle\s*im\s*Kanton\s*Basel-Stadt\s*beträgt(?:\s*\S+)?\s*insgesamt\s*([0-9]+)\b', d) or \
sc.find(r'Die\s*Zahl\s*der\s*Todesfälle\s*im\s*Kanton\s*Basel-Stadt\s*beträgt\s*.*unverändert\s*([0-9]+)\b', d)
dd.isolated = sc.int_or_word(sc.find(r'\s+(\S+)\s+aktiven\s+Fällen', d))
dd.quarantined = sc.find(r'In\s+Quarantäne\s+befinden\s+sich\s+aktuell\s+(\d+)\s+Personen', d)
print(dd)
# 2020-04-14
"""
<div class="text">
<p>Mit Stand Dienstag, 14. April 2020, 10 Uhr, liegen insgesamt 899 positive Fälle von Personen mit Wohnsitz im Kanton Basel-Stadt vor. Dies sind sechs mehr als am Vortag. 663 Personen der 899 positiv Getesteten und damit über 70 Prozent sind wieder genesen. Die Zahl der Todesfälle im Kanton Basel-Stadt beträgt unverändert 34.</p>
<p>Im Kanton Basel-Stadt werden nebst den Tests der Kantonsbewohnerinnen und -bewohner auch Tests von Verdachtsfällen aus anderen Schweizer Kantonen und dem grenznahen Ausland durchgeführt. Bisher sind die Tests von 1389 Personen positiv ausgefallen (inklusive der 899 Basler Fälle).</p>
<p>Aktuell befinden sich 61 Einwohnerinnen und Einwohner des Kantons Basel-Stadt aufgrund einer Covid-19-Infektion in Spitalpflege in einem baselstädtischen Spital. Total sind es 86 Personen (inklusive ausserkantonale und ausländische Patientinnen und Patienten). Insgesamt 9 Personen benötigen Intensivpflege. Die anderen Patientinnen und Patienten befinden sich auf der normalen Station.</p>
</div>
"""
dd.datetime = sc.find(r'Stand\s*[A-Za-z]*,?\s*(.+\s+(:?Uhr)?),\s*(?:liegen\s*)?(?:insgesamt\s*)?', d)
m = re.search(r'Bisher\s*sind\s*die\s*Tests\s*von\s*([0-9]+)\s*Personen\s*positiv\s*ausgefallen\s*\(inklusive\s*der\s*([0-9]+)\s*Basler\s*Fälle\)', d, flags=re.I)
if m:
dd.cases = int(m[2])
m = re.search(r'Aktuell\s*befinden\s*sich\s*([0-9]+)\s*Einwohnerinnen\s*und\s*Einwohner\s*des\s*Kantons\s*Basel-Stadt\s*aufgrund\s*einer\s*Covid-19-Infektion\s*in\s*Spitalpflege\s*in\s*einem\s*baselstädtischen\s*Spital\.\s*Total\s*sind\s*(?:dies|es)\s*([0-9]+)\s*Personen', d, flags=re.I)
if m:
dd.hospitalized = int(m[2])
dd.recovered = sc.find(r'\b([0-9]+)\s*Personen\s*der\s*[0-9]+\s*positiv\s*Getesteten\s*.+\s*sind\s*wieder\s*genesen', d)
dd.icu = sc.int_or_word(sc.find(r'Insgesamt\s*(\S+)\s*Personen benötigen\s*Intensivpflege', d))
dd.deaths = sc.find(r'Basel-Stadt\s*verzeichnet\s*unverändert\s*([0-9]+)\s*Todesfälle', d) or \
sc.find(r'Todesfälle\s*im\s*Kanton\s*Basel-Stadt\s*beträgt(?:\s*\S+)?\s*insgesamt\s*([0-9]+)\b', d) or \
sc.find(r'Die\s*Zahl\s*der\s*Todesfälle\s*im\s*Kanton\s*Basel-Stadt\s*beträgt\s*unverändert\s*([0-9]+)\b', d)
print(dd)
dd.cases = sc.find(r"insgesamt\s+([0-9]+)\s+laborbestätigte\s+Fälle", d)
dd.deaths = sc.find(
r'(Damit\s+traten\s+)?(?:bisher|bislang)\s+(traten\s+)?(?P<death>\d+)\s+(Todesfall|Todesfälle)',
d,
flags=re.I,
group='death')
if re.search(
'Alle\s+weiteren\s+Erkrankten\s+sind\s+in\s+der\s+Zwischenzeit\s+genesen',
d):
dd.recovered = int(dd.cases) - int(dd.deaths)
m = re.search(r'(\S+)\s+Erkrankte\s+sind\s+derzeit\s+hospitalisiert', d)
if m:
dd.hospitalized = sc.int_or_word(m[1].lower())
m = re.search(
r'Gegenwärtig\s+befinden\s+sich\s+(\d+)\s+enge\s+Kontaktpersonen\s+in\s+Quarantäne.',
d)
if m:
dd.quarantined = m[1]
if dd:
print(dd)
is_first = False
else:
print("WARNING: PDF URL not found (Situationsbericht)", file=sys.stderr)
# get the data from PDF file containing full history
history_url = 'https://www.llv.li/files/ag/aktuelle-fallzahlen.pdf'
# extract case numbers reported for previous days
d = d.replace(u'\xa0', u' ')
d = d.replace("'", "")
d = d.replace("’", "")
# data from the most recent press release
dd = sc.DayData(canton='FL', url=pdf_url)
dd.datetime = sc.find(r'Situationsbericht vom (.*? 20\d{2})', d)
dd.cases = sc.find(r"insgesamt\s+([0-9]+)\s+laborbestätigte\s+Fälle", d)
m = re.search(
r'(?:Bisher|Bislang)\s+trat(en)?\s+(\S+)\s+(Todesfall|Todesfälle)',
d,
flags=re.I)
if m:
dd.deaths = sc.int_or_word(m[2])
if re.search(
'Alle\s+weiteren\s+Erkrankten\s+sind\s+in\s+der\s+Zwischenzeit\s+genesen',
d):
dd.recovered = int(dd.cases) - int(dd.deaths)
m = re.search(r'(\S+)\s+Erkrankte\s+sind\s+derzeit\s+hospitalisiert', d)
if m:
dd.hospitalized = sc.int_or_word(m[1].lower())
m = re.search(
r'Gegenwärtig\s+befinden\s+sich\s+(\d+)\s+enge\s+Kontaktpersonen\s+in\s+Quarantäne.',
d)
if m:
dd.quarantined = m[1]
