🥇 Kõige täpsem ilmastikuennustus: Telegrami bot pilvefunktsioonidega

Ilmasüsteeme, mis pakuvad ilmainfoteenuseid, on palju, kuid millisele neist usaldada? Kui hakkasin sageli jalgrattaga sõitma, soovisin omada kõige täpsemat teavet ilmastikuolude kohta seal, kus ma sõidan.

Esimene mõte oli kokku panna väike DIY ilmapost ja saada andmeid selle kaudu. Kuid ma ei hakanud „ratast leiutama“ ja valisin usaldusväärseteks andmeallikateks ilmainformatsiooni, mida kasutatakse tsiviillennunduses, nimelt METAR (METeorological Aerodrome Report) ja TAF (TAF — Terminal Aerodrome Forecast). Lennunduses sõltuvad ilmad eeskätt sadade inimeste eludest, mistõttu on prognoosid maksimaalselt täpsed.

See teave edastatakse jooksvalt häälega igas kaasaegses lennujaamas ATIS (Automatic Terminal Information Service) ja VOLMET (prantsuse keelest vol — lend ja météo — ilm). Esimene annab teavet lennujaamas toimuva reaalse ilma kohta, teine — lähiaja 24-30 tunni ilmaprognoosi, mitte ainult edastava lennujaama kohta, vaid ka teiste kohta.

Vnukovo lennujaama ATIS näide:

Vnukovo lennujaama VOLMET näide

Alati on ebamugav igal ajal kaasas kanda raadiovastuvõtjat või vastuvõtjat vastavas sagedusvahemikus, seega soovisin luua Telegramis robotit, mis ühe nupuvajutusega võimaldab saada sarnast prognoosi. Eraldi serveri käitamine selleks oleks vähemalt ebaefektiivne, samuti pole mõtet käivitada päringuid koduses Raspberry's.

Seetõttu otsustasin tagaküljena kasutada teenust Selecteli pilvefunktsioonid. Küsimuste arv jääb olematuks, seega maksab selline teenus sisuliselt tasuta (minu arvutuste kohaselt umbes 22 rubla 100 000 päringu kohta).

Tagakülje ettevalmistamine

Funktsiooni loomine

Juhtpaneelil my.selectel.ru avamme rakenduse Pilveplatvorm ja loome uue projekti:

Pärast projekti loomist liikume jaotisse Funktsioonid:

Klõpsame nuppu Loo funktsioon ja määrame sellele vajaliku nime:

Pärast nupule vajutamist Loo funktsioon kuvatakse loodud funktsiooni vaade:

Enne kui alustame Pythonis koodi loomist, tuleb luua robot Telegramis. Ma ei hakka kirjeldama, kuidas see käib — üksikasjalik juhend on olemas meie teadmusbaasist. Meile on oluline loodud roboti token.

Valmistame koodi

Usaldusväärsete andmete allikana valisin USA Rahvusliku Ookeaniliste ja Atmosfääriliste Uuringute Ameti (ingl. National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA). See teaduslik agentuur värskendab oma serveris andmeid reaalajas TXT-formaadis.

METAR andmete saamise link (pange tähele suurtähtede kasutamist):

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

Minu puhul on lähim lennujaam Vnukovo, mille ICAO kood on UUWW. Üleminekul genereeritud URL-le kuvatakse järgmine teave:

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

Esimene rida on prognoosi kehtivusaeg Greenwichi aja järgi. Teine rida on tegeliku ilma kokkuvõte. Tsiviillennunduse piloodid saavad sellest näiteks aru, kuid vajame selgitust:

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

Alustame programmi kirjutamist. Esiteks tuleb importida funktsioonid request ja pytaf:

from urllib import request
import pytaf

Määrata muutujad ja valmistada 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 TAFi juurde (ka suurus on oluline).

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

Nagu eelnevas näites, vaatame ennustust Vnukovo lennujaamas:

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

Eriti tähelepanu pöörame ridadele TEMPO ja BECMG. TEMPO tähendab, et tegelik ilm antud ajavahemikus muutub perioodiliselt. BECMG – ilm muutub järk-järgult antud ajavahemikus.

See tähendab rida:

TEMPO 1012/1020 -TSRA BKN020CB

Tähendab:

[1012/1020] — ajavahemikus 12 kuni 20 tundi (Greenwichi järgi);
[-TSRA] — äike (TS = thunderstorm) mõõduka intensiivsusega vihma (RA = rain) eest väikese intensiivsusega (miinusmärk);
[BKN020CB] — märkimisväärne (BKN = purunenud), kogunemispilvedest (CB = kumulonimbus) koosnev pilvemass 2000 jalga (610 meetrit) merepinnast.

Ilmastikunähtusi tähistavaid termineid on palju ja nende meeldejätmine on keeruline. TAF-i päringu kood kirjutatakse sarnasel viisil.

Laeme koodi pilve

Kuna aega ei taha raisata, võtame meie hoidlast Telegrami boti шаблоon. cloud-telegram-bot. Seal on eelnevalt valmistatud requirements.txt ja setup.py korrektse kataloogistruktuuriga.

Kuna me koodis pöördume mooduli poole, pytaftuleb selle versioon kohe lisada requirements.txt

pytaf~=1.2.1

Liigume redigeerimise juurde bot/tele_bot.py. Eemaldame kõik liigsed 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, mis pakub lennujaamade ilmaennustust " 
          "NOAA serveritelt. 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)

Kompresseerime kogu kausta ZIP-arhiiviks ja liigume juhtpaneeli loodud funktsiooni juurde.
Vajutame Redigeeri ja laadime arhiivi koos koodiga üles.

Täidame faili suhtelise tee tele_bot (laiendust .py ei pruugi näidata) ja lõpp-punkti funktsiooni (antud näites see main).
Jaotises Keskkonnamuutujad defineerime muutujana TOKEN ja määrame sellele vajaliku Telegrami boti tokeni.
Vajutame Salvesta ja rakenda, pärast mida liigume jaotisse Käivitajad.
Lülitame HTTP-päringu, et teha päring avalikuks.

Meil on nüüd URL avaliku funktsioonikutsumise jaoks. Jäänud on vaid konfigureerida veebihark. Leidke meie bot @SelectelServerless_bot Telegramis ja registreerige oma bot järgmise käsuga:

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

Tulemus

Kui kõik on õigesti tehtud, hakkab teie bot kohe tööle ja kuvab värskeima lennuilma ülevaate otse messengeris.

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

Koodi täieliku versiooni leiate meie GitHubi repostaariumist.

Allikas: habr.com

Kõige täpsem ilmaprognoos: Telegrami bot pilvifunktsioonidel

Tagakülje ettevalmistamine

Funktsiooni loomine

Valmistame koodi

Laeme koodi pilve

Tulemus