Python-Metar技术文档
2024-12-23 02:35:49作者:魏献源Searcher
1. 安装指南
安装Python-Metar包,可以使用以下命令:
python setup.py install
若需运行测试用例,可以使用以下命令:
python setup.py test
此外,也可以通过git获取最新版本:
git clone https://github.com/python-metar/python-metar.git
2. 项目使用说明
Python-Metar是一个用于解析METAR和SPECI编码天气报告的Python包。METAR和SPECI是航空天气报告的编码格式,遵循世界气象组织(WMO)手册的规定。本项目支持按照WMO规范和美国标准编写的METAR报告。
使用Python-Metar包,可以解析出报告中的各项气象数据,如温度、湿度、风向、风速等。
3. 项目API使用文档
项目中的主要类和方法如下:
Metar.Metar(): 解析一个METAR报告字符串,返回一个包含气象数据对象的Metar实例。obs.string(): 将Metar实例的气象数据转换为易于阅读的字符串格式。
以下是一个示例:
from metar import Metar
obs = Metar.Metar('METAR KEWR 111851Z VRB03G19KT 2SM R04R/3000VP6000FT TSRA BR FEW015 BKN040CB BKN065 OVC200 22/22 A2987 RMK AO2 PK WND 29028/1817 WSHFT 1812 TSB05RAB22 SLP114 FRQ LTGICCCCG TS OHD AND NW -N-E MOV NE P0013 T02270215')
print(obs.string())
输出结果:
station: KEWR
type: routine report, cycle 19 (automatic report)
time: Tue Jan 11 18:51:00 2005
temperature: 22.7 C
dew point: 21.5 C
wind: variable at 3 knots, gusting to 19 knots
visibility: 2 miles
pressure: 1011.5 mb
weather: thunderstorm with rain; mist
sky: a few clouds at 1500 feet
broken cumulonimbus at 4000 feet
broken clouds at 6500 feet
overcast at 20000 feet
sea-level pressure: 1011.4 mb
1-hour precipitation: 0.13in
remarks:
- Automated station (type 2)
- peak wind 28kt from 290 degrees at 18:17
- wind shift at 18:12
- frequent lightning (intracloud,cloud-to-cloud,cloud-to-ground)
- thunderstorm overhead and NW
- TSB05RAB22 -N-E MOV NE
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在“安装指南”部分说明。可以使用以下命令:
python setup.py install
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue08- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
575
3.89 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
396
474
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
360
219
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
902
704
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.39 K
787
昇腾LLM分布式训练框架
Python
122
148
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
312
364
暂无简介
Dart
814
200
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
124
161
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
93
161