🥇Kõige täpsem ilmaprognoos: Telegrami bot pilveteenuste abil

Ilma andmeid pakkuvaid teenuseid on palju, kuid kuhu neist usaldada? Kui hakkasin tihti jalgrattaga sõitma, tahtsin omada kõige täpsemaid teadmisi ilmastikuoludest kohas, kus ma sõidan.

Esimene mõte oli koguda väike DIY ilmapost ja saada sealt andmeid. Kuid ma ei hakanud «ratast leiutama» ja usaldusväärse andmeallikana valisin ma ilmainfo, mida kasutatakse tsiviillennunduses, nimelt METAR (METeorological Aerodrome Report) ja TAF (TAF — Terminal Aerodrome Forecast). Lennunduses sõltuvad ilmad sadade inimeste eludest, seetõttu on prognoosid äärmiselt täpsed.

Seda teavet edastatakse ööpäevaringselt häälena iga kaasaegse lennujaama kaudu ATIS (Automatic Terminal Information Service) ja VOLMET (prantsuse keeles vol — lend ja météo — ilm). Esimene edastab teavet lennujaama tegeliku ilma kohta, samas kui teine — prognoosi järgmise 24-30 tunni kohta, hõlmates mitte ainult edastamise lennujaama, vaid ka teisi.

Vnukovo lennujaama ATIS näide:

Vnukovo lennujaama VOLMET näide:

Igakordne raadioskanneri või sobivas sageduses transiiveri kaasas vedamine on ebamugav, ja tahtsin luua Telegramis boti, mis nupule vajutades annab samasuguse prognoosi. Selle jaoks eraldi serveri eraldamine on vähemalt ebamugav, nagu ka koduses Raspberry'l päringute saatmine.

Seetõttu otsustasin tagaplaaniks kasutada teenust Selectel pilveteenused.Päringute arvu jagu on äärmiselt väike, seega maksab selline teenus praktiliselt tasuta (minu arvutuste kohaselt on see 22 rubla 100 000 päringu kohta).

Tagaplaani ettevalmistamine

Funktsiooni loomine

Juhtpaneelis my.selectel.ru avatakse vaade Pilvemonitor ja loome uue projekti:

Pärast projekti loomist liigume jaotisse Funktsioonid:

Vajutame nuppu Loo funktsioon ja anname sellele vajaliku nime:

Pärast nuppule vajutamist Loo funktsioon kuvatakse loodud funktsiooni vaade:

Enne koodi loomise alustamist Pythonis tuleb luua Telegramis bot. Ma ei hakka seda selgitama — detailne juhend on olemas meie teadmistebaasis.Oluline on meie jaoks loodud boti token.

Valmistame koodi

Usaldusväärsete andmete allikana valisin Ameerika Ühendriikide rahvusliku ookeani ja atmosfääri administratsiooni (ingl. k. National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA). See teadusagentuur värskendab oma serveris andmeid reaalajas TXT-formaadis.

Link METAR andmete saamiseks (pange tähele, et tähed on tundlikud):

https://tgftp.nws.noaa.gov/data/observations/metar/stations/.TXT

Minu puhul on lähim lennujaam Vnukovo, mille ICAO kood on UUWW. Üleminek loodud URL-ile annab järgmise tulemuse:

2020/08/10 11:30
UUWW 101130Z 31004MPS 9999 SCT048 24/13 Q1014 R01/000070 NOSIG

Esimene rida on prognoosi kehtivuse aeg Greenwichi aja järgi. Teine rida on väliste tingimuste kokkuvõte. Tsiviillennunduse piloodid saavad kergesti aru, mida see rida tähendab, kuid me vajame seda dešifreerimist:

[UUWW] — Vnukovo, Moskva (Venemaa — RU);
[101130Z] — kuu 10. päev, kell 11:30 Greenwichi aja järgi;
[31004MPS] — tuule suund 310 kraadi, kiirus 4 m/s;
[9999] — horisontaalne nähtavus 10 km või rohkem;
[SCT048] — hajutatud pilved kõrgusel 4800 jalga (~1584m);
[24/13] — temperatuur 24°C, kastepunkt 13°C;
[Q1014] — rõhk (QNH) 1014 hPa (750 mm Hg);
[R01/000070] — haardetegur rajal 01 — 0,70;
[NOSIG] — ilma oluliste muutusteta.

Käime nüüd koodi kirjutamise juurde. Kõigepealt peame impordima funktsioonid request ja pytaf:

from urllib import request
import pytaf

Määrake muutujad ja valmistage ette dekodeerimisfunktsioon:

URL_METAR = "https://tgftp.nws.noaa.gov/data/observations/metar/stations/UUWW.TXT"
URL_TAF = "https://tgftp.nws.noaa.gov/data/forecasts/taf/stations/UUWW.TXT"

def parse_data(code):
    code = code.split('n')[1]
    return pytaf.Decoder(pytaf.TAF(code)).decode_taf()

Liigume nüüd TAF-i juurde (ka registrit on oluline jälgida).

https://tgftp.nws.noaa.gov/data/forecasts/taf/stations/.TXT

Nagu eelnevas näites, vaatame Vnukovo lennujaama prognoosi:

2020/08/10 12:21
TAF UUWW 101050Z 1012/1112 28003G10MPS 9999 SCT030 TX25/1012Z TN15/1103Z 
      TEMPO 1012/1020 -TSRA BKN020CB 
      BECMG 1020/1021 FEW007 BKN016 
      TEMPO 1021/1106 -SHRA BKN020CB PROB40 
      TEMPO 1021/1106 -TSRA BKN020CB 
      BECMG 1101/1103 34006G13MPS

Eeskätt pöörame tähelepanu ridadele TEMPO ja BECMG. TEMPO tähendab, et tegelik ilm muutub määratud ajavahemikus pidevalt. BECMG — ilm muutub järk-järgult määratud ajavahemikus.

Siiski, rida:

TEMPO 1012/1020 -TSRA BKN020CB

Tähendab:

[1012/1020] — ajavahemikus 12 kuni 20 (Greenwichi ajal);
[-TSRA] — äikesetorm (TS = thunderstorm) vihmaga (RA = rain) kerge intensiivsusega (miinus);
[BKN020CB] — märkimisväärne (BKN = katkine), pilvisus (CB = kumulonimbus) 2000 jala (610 meetri) kõrgusel merepinnast.

On palju termineid, mis tähistavad ilmastikutingimusi, ja neid on raske meeles pidada. TAF-i päringu kood kirjutatakse samamoodi.

Laeme koodi pilve

Kuna ei taha aega raisata, võtame meie hoidlast telegrampunkri malle. cloud-telegram-bot. Seal on eelnevalt ette valmistatud requirements.txt ja setup.py õige direktorite struktuuriga.

Kuna koodis pöördume mooduli poole pytaf, siis tuleb selle versioon kohe lisada requirements.txt

pytaf~=1.2.1

Liigume edasi redigeerimise juurde bot/tele_bot.py. Eemaldame kõik liialdust ja lisame oma koodi.

import os
from urllib import request
import telebot
import pytaf
 
TOKEN = os.environ.get('TOKEN')
URL_METAR = "https://tgftp.nws.noaa.gov/data/observations/metar/stations/UUWW.TXT"
URL_TAF = "https://tgftp.nws.noaa.gov/data/forecasts/taf/stations/UUWW.TXT"
 
bot = telebot.TeleBot(token=TOKEN, threaded=False)
keyboard = telebot.types.ReplyKeyboardMarkup(resize_keyboard=True)
keyboard.row(''/start', '/get_metar', '/get_taf')
 
def start(message):
    msg = "Tere. See on bot lennuilma prognoosi saamiseks " 
          "NOAA serveritest. Bot on seadistatud Vnukovo lennujaama (UUWW) jaoks."
    bot.send_message(message.chat.id, msg, reply_markup=keyboard)
 
def parse_data(code):
    code = code.split('n')[1]
    return pytaf.Decoder(pytaf.TAF(code)).decode_taf()
 
def get_metar(message):
    # Fetch info from server.
    code = request.urlopen(URL_METAR).read().decode('utf-8')
    # Send formatted answer.
    bot.send_message(message.chat.id, parse_data(code), reply_markup=keyboard)
 
def get_taf(message):
    # Fetch info from server.
    code = request.urlopen(URL_TAF).read().decode('utf-8')
    # Send formatted answer.
    bot.send_message(message.chat.id, parse_data(code), reply_markup=keyboard)
 
def route_command(command, message):
    """
    Commands router.
    """
    if command == '/start':
        return start(message)
    elif command == '/get_metar':
        return get_metar(message)
    elif command == '/get_taf':
        return get_taf(message)
 
def main(**kwargs):
    """
    Serverless environment entry point.
    """
    print(f'Received: "{kwargs}"')
    message = telebot.types.Update.de_json(kwargs)
    message = message.message or message.edited_message
    if message and message.text and message.text[0] == '/':
        print(f'Echo on "{message.text}"')
        route_command(message.text.lower(), message)

Pakkime kogu kausta ZIP-arhiivi ja liikume juhtpaneelile loodud funktsiooni juurde.
Klõpsame Redigeerida ja laadime arhiivi koos koodiga üles.

Täidame suhte teed failini tele_bot (laiendit .py ei ole vaja näidata) ja lõpp-funktsiooni (antud näite puhul on see main).
Jaotises Keskkonnamuutujad kirjutame muutuja TOKEN ja määrame sellele vajaliku telegramm-boti tokeni.
Klõpsame Salvesta ja rakenda, pärast mida liigume jaotisse Lülitid.
Asetame lüliti HTTP-päring, et teha päring avalikuks.

Meil on nüüd URL avalikuks funktsiooni kutsumiseks. Jäänud on vaid webhooki seadistamine. Leidke meie bot @SelectelServerless_bot Telegrammiks ja registreerige oma bot käsuga:

/setwebhook <you bot token> <public URL of your function>

Tulemus

Kui kõik on õigesti tehtud, hakkab teie bot kohe tööle ja näitab reaalajas lennuilma kokkuvõtet otse messengeri.

Muidugi on koodi võimalik täiustada, kuid isegi praeguses olekus on seda piisavalt, et teada saada kõige täpsem ilm ja prognoos usaldusväärsest allikast.