一、前言
2019-nCoV疫情形勢越來越嚴峻，比2003年SARS病毒感染的人羣更大。我根據互聯網的數據，綜合多方面消息，進行疫情製圖。
您如果只關心出行，看圖就可以了；您如果喜歡追根問底，看“數據來源”部分；您如果是技術控，可以看看“製圖方法”；您如果有興趣，可以一塊談討下一步工作。
二、數據來源
數據來源來自互聯網，主要有海淀區開業超市、發熱門診、大型交通樞紐、確診或疑似病例小區。
按照最新說法，2019-nCoV主要通過飛沫感染，飛沫可能附着在物體上5天可以存活。所以考慮主要考慮瞭如上風險源，超市和交通樞紐人員密集，可能有疑似人員接觸物體而留有病毒；發熱門診醫院是高風險區域；確診或疑似病例小區，按照潛伏14天的說法，區域風險等級比較高。
風險源的影響範圍也不一樣，超市和發熱門診主要在建築物內，考慮影響區域500米左右；大型交通樞紐和確診或疑似病例小區影響範圍1公里左右（沒有考慮沿着交通路線傳播）。
三、製圖方法
利用一定的技術手段收集數據（包括人工和自動），用PYTHON語言編寫自動爬蟲工具，主要兩類爬蟲：一類自動從百度地圖獲取地址和位置信息，主要是超市和大型交通樞紐；發熱門診醫院和確診或疑似病例小區通過收集列表，然後自動從百度地圖爬取位置信息。
獲取的數據包括位置信息（經緯度）等，然後利用ARCGIS進行空間化，變成點圖層，然後利用影響區域製圖（BUFFER）。
四、下一步工作
目前，獲取數據的方法有自動化的方式，可以進一步優化，用更智能化的方法從互聯網的微信、網頁中自動獲取信息；目前製圖在ARCGIS Desktop中進行，以後可以自動化製圖；目前發佈的是靜態圖片，圖層可以互聯網平臺發佈（不過存在風險，可能被當作不該傳播信息而DELETE）
感謝陳楚仁提出了部分建議，最主要的是中午她自制漢堡，讓我有時間調試我的代碼。裏面信息僅供參考，相對於一本正經的胡說八道（例如某雜誌報道的導師崇高和師孃優美），我更像是胡說八道中含有一點點樸素的道理！
