编程抗疫问答可以围绕以下几个方面来写：
疫情数据查询系统
设计数据库：创建一个适合存储疫情数据的数据库，包括表格用于存储国家、地区、确诊人数、治愈人数、死亡人数等信息。
数据获取：通过网络接口获取最新的疫情数据，可以使用公开的API，如世界卫生组织（WHO）提供的接口，或各国政府公开的数据接口。
数据分析和可视化
使用编程语言如Python和R，可以对疫情数据进行分析和可视化。
使用数据分析库如pandas和numpy来清洗和处理数据。
使用matplotlib和seaborn来绘制图表和可视化数据，以便更好地理解疫情的传播和趋势。
疫情追踪和预测
通过编程可以实现疫情的追踪和预测。
其他应用
开发其他抗疫相关的应用程序，例如疫情信息播报、防护知识普及、在线医疗咨询等。
示例问题
如何设计一个疫情数据查询系统？ 设计数据库，创建适合存储疫情数据的表格。
使用网络接口获取数据，可以是公开的API或政府公开的数据接口。
将获取的数据展示给用户，可以使用Web页面或移动应用程序。
如何使用Python进行疫情数据分析？
使用pandas库读取和处理疫情数据。
使用numpy库进行数据清洗和预处理。
使用matplotlib和seaborn库绘制图表，如折线图、柱状图等，以可视化疫情数据。
如何进行疫情预测？
收集历史疫情数据。
使用统计模型或机器学习算法（如ARIMA、LSTM等）进行疫情预测。
评估预测结果的准确性和可靠性。
建议
数据来源可靠性： 确保使用的数据来源是可靠和权威的，以保证数据的准确性和及时性。 用户体验
持续更新：疫情数据是动态变化的，需要定期更新数据，以保证应用程序的准确性和时效性。
通过以上步骤和建议，你可以编写出高质量的编程抗疫问答内容。