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No commits in common. "a1e212202d701666613dbd45d945620d06a889d3" and "f4caa7a9247c76f240d1f66e5513463d6a937779" have entirely different histories.
a1e212202d
...
f4caa7a924
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@ -9,7 +9,7 @@ RUN apk update --no-cache \
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&& apk add --no-cache \
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&& apk add --no-cache \
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tzdata \
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tzdata \
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python3 py3-pip py3-numpy py3-pandas py3-matplotlib \
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python3 py3-pip py3-numpy py3-pandas py3-matplotlib \
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ttf-liberation qt5-qtwebkit wkhtmltopdf \
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wkhtmltopdf \
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# Set UTC as timezone
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# Set UTC as timezone
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&& ln -snf /usr/share/zoneinfo/Europe/Rome /etc/localtime \
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&& ln -snf /usr/share/zoneinfo/Europe/Rome /etc/localtime \
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# Remove tmp files
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# Remove tmp files
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@ -33,34 +33,33 @@
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</head>
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</head>
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<body>
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<body>
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<div class="container mt-2 pt-2 px-xl-5" id="content">
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<div class="container mt-2 pt-2 px-xl-5" id="content">
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<h1>🇮🇹 ITA vs. COVID-19 🦠</h1>
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<h1>Quando torneremo alla normalità?</h1>
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<p>
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<p>
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Questo bot è nato durante la pandemia di COVID-19 e, nelle sue prime 2 versioni, mostrava l'andamento della
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La domanda non ha una risposta precisa.
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vaccinazione in Italia, calcolando una stima sul tempo mancante prima del raggiungimento della cosidetta
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Non è ancora chiaro
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<i>immunità di gregge</i> o di massa dal virus SARS-Cov-2.
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quale sia la percentuale della popolazione che deve essere vaccinata per ottenere la cosidetta
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</p>
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<b>immunità di gregge</b> o di massa dal virus SARS-Cov-2.
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<p>
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Realisticamente, questo numero si aggira intorno all'<b>80% della popolazione</b>
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Con il passare del tempo, l'evoluzione della situazione pandemica e l'aumentare della popolazione vaccinata,
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ovvero circa 48 milioni di persone.
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il calcolo di questa stima non rappresenta più un dato utile.
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Per questo il bot è stato aggiornato e nella versione corrente mostra l'<b>andamento della vaccinazione in Italia</b>
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in relazione a ciclo vaccinale primario e dosi booster aggiuntive.
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</p>
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</p>
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<h3>Analisi dei dati della campagna vaccinale</h3>
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<h3>Analisi dei dati della campagna vaccinale</h3>
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<p class="mb-2">
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<p class="mb-2">
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Le informazioni e i grafici qui presenti sono stati raccolti a partire dalla repository ufficiale pubblica
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La stima qui effettuata indica il tempo che mancherebbe al raggiungimento
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della pubblica amministrazione.
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dell'immunità di gregge qualora si tenesse il ritmo degli ultimi 7 giorni. <br />
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<br />
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</p>
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<hr>
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<hr>
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<div class="text-center">
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<div class="text-center">
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Le persone che in Italia hanno completato almeno un ciclo vaccinale sono <br />
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Continuando di questo passo, raggiungeremo l'immunità di gregge il <br />
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<span class="text-bigger">
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<span class="text-bigger">
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<!-- totalVaccinations -->
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<!-- hitDate -->
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<span class="d-none d-sm-inline">
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<!-- hitHour -->
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</span>
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</span> <br />
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</span> <br />
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<span style="position: relative; top: -5px">tra le quali quelle che hanno già effettuato la (terza) dose booster sono</span> <br />
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<span style="position: relative; top: -5px">ovvero fra</span> <br />
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<span class="text-bigger" style="position: relative; top: -15px;">
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<span class="text-bigger" style="position: relative; top: -15px;">
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<!-- totalVaccinationsBooster -->
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<!-- daysRemaining -->
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giorni.
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</span>
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</span>
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</div>
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</div>
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<hr>
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@ -71,13 +70,6 @@
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Dal 21 maggio 2021 sono mostrati due differenti grafici per differenziare
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Dal 21 maggio 2021 sono mostrati due differenti grafici per differenziare
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le prime e le seconde dosi.
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le prime e le seconde dosi.
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</p>
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</p>
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<p class="pt-2 notes">
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Da novembre 2021 i due grafici mostrano rispettivamente i dati del primo ciclo vaccinale e della dose booster.
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</p>
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</div>
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</div>
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<!-- Use twemoji -->
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<script src="https://twemoji.maxcdn.com/v/latest/twemoji.min.js" crossorigin="anonymous"></script>
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<script>twemoji.parse(document.body);</script>
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</body>
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</body>
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</html>
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</html>
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3
bot.py
3
bot.py
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@ -67,7 +67,6 @@ def generate(df, target, template):
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# Get data from df
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# Get data from df
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totalVaccines = sum(df[target])
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totalVaccines = sum(df[target])
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totalVaccinesBooster = totalVaccines
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lastWeekData = df.loc[df.index > df.index[-1] - td(days=7)]
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lastWeekData = df.loc[df.index > df.index[-1] - td(days=7)]
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vaccinesPerDayAverage = sum(lastWeekData[target]) / 7
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vaccinesPerDayAverage = sum(lastWeekData[target]) / 7
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remainingDays = (HIT - totalVaccines) / vaccinesPerDayAverage
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remainingDays = (HIT - totalVaccines) / vaccinesPerDayAverage
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@ -102,8 +101,6 @@ def generate(df, target, template):
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for line in f.read().splitlines():
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for line in f.read().splitlines():
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if "<!-- totalVaccinations -->" in line:
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if "<!-- totalVaccinations -->" in line:
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line = f"{totalVaccines}"
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line = f"{totalVaccines}"
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elif "<!-- totalVaccinationsBooster -->" in line:
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line = f"{totalVaccinesBooster}"
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elif "<!-- typeVaccinations -->" in line:
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elif "<!-- typeVaccinations -->" in line:
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line = f"{first_or_second}"
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line = f"{first_or_second}"
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||||||
elif "<!-- totalVaccinationsPerc -->" in line:
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elif "<!-- totalVaccinationsPerc -->" in line:
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||||||
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