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本项目为2019新型冠状病毒（COVID-19/2019-nCoV）疫情状况的实时爬虫，数据来源为丁香园。
感谢大家对本项目的支持，为了不让爬虫泛滥占用过多流量，导致其他更有需要的用户无法及时获取到丁香园的数据，请大家减少对爬虫的部署。
我已经开放了一个API接口，其他人如果需要这份数据做其他的可视化，可以直接查看并调用API来获取数据，把丁香园的流量让给更有需要的人。
API：https://lab.isaaclin.cn/nCoV
注：
- API返回中英文城市名称。 更多信息可以关注Issue #61。
- 受限于服务器带宽压力，自2020年3月19日起，API接口
/nCoV/api/overall及/nCoV/api/area不再返回时间序列数据，时间序列数据可以在数据仓库的json文件夹下获取。如果您调用接口时使用了latest=0参数，则需要修改请求，否则无需修改。
本项目遵循MIT开源许可，同时，若引用本API，烦请在您的项目中声明引用。
科研人员
近期多位高校师生与我联系，希望用这些数据做科研之用。然而，并非所有人都熟悉API的使用和JSON数据的处理，因此我部署了一个数据仓库，直接推送大部分统计/数据分析软件可以直接打开的csv文件，希望能够减轻各位的负担。
衷心感谢各位医疗工作者的付出和努力，苦于没有医学背景，只能通过自己的方式，让大家增强对疫情的关注，让未感染者做好更全面的防护。
本项目每分钟访问并爬取一次数据，储存在MongoDB中，并且保存所有历史数据的更新，希望能够在未来回溯病情时能有所帮助。
爬虫本身并不复杂，可以移步上方API，查看本爬虫能够获取到的所有信息条目。
目前发现浙江省/湖北省部分时间序列数据存在数据异常，可能的原因是丁香园数据为人工录入，某些数据可能录入错误，比如某一次爬虫获取的浙江省治愈人数为537人，数分钟后被修改回正常人数。
本项目爬虫仅从丁香园公开的数据中获取并储存数据，并不会对异常值进行判断和处理，因此如果将本数据用作科研目的，请自己对数据进行清洗。同时，我已经在Issue中开放了异常数据反馈通道，可以直接在此问题中反馈潜在的异常数据，我会定期检查并处理。
- 如果您仅希望通过本API在网页端实现实时数据可视化，可以参考shfshanyue/2019-ncov项目。该项目能够在网页后端每隔30分钟自动运行爬虫，获取最新数据，并渲染在前端直接返回，不会受到API数据返回速度的影响。
- 如果您希望使用R语言对数据进行分析，可以参考pzhaonet/ncovr项目，该项目整合通过GitHub数据仓库/API数据提取两种模式。
所有研究结果均仅作为参考。
- 网站：https://ncov.deepeye.tech/
时间序列疫情地图、疫情小区及分析报告。 - pzhaonet/ncov
网站：https://ncov2020.org - cuihuan/2020_wuhan
可视化效果：http://cuihuan.net/wuhan/news.html - hack-fang/nCov
可视化效果：http://yiqing.ahusmart.com/ - ohdarling/2019-nCoV-Charts
可视化效果：https://2019-ncov-trends.tk/ - quadpixels/quadpixels.github.io
可视化效果：https://quadpixels.github.io/ - lzxue/yiqingditu
可视化效果：https://lzxue.github.io/yiqingditu/ - covid19viz/covid19viz.github.io
可视化效果：https://covid19viz.github.io/ - biluochun/data-ncov
可视化效果：https://biluochun.github.io/data-ncov/index.html - Moyck/2019NCOV
- Mistletoer/NCP-historical-data-visualization-2019-nCoV-
本项目不需要任何捐赠。
全国各地的医疗资源都处于短缺的状态。如果希望捐赠的人，请移步各个红十字会或者官方认可的捐赠平台，他们能够更加妥善地运用这笔资金，帮助更有需要的人。
祝大家一切都好。