merged replace_sodipy
parent
8b0c518be1
commit
6b50d67c0b
5
README
5
README
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@ -26,6 +26,11 @@ sensori_aria_2017.zip - 13M
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sensori_aria_2018.zip - 13M
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sensori_aria_2019.zip - 13M
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questi dati si trovano qui':
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https://www.dati.lombardia.it/browse?q=dati%20sensori%20aria
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per visualizzarne i dati e' necessario scaricare l'intero file in una cartella, che di default e' csv/
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ma puo' essere modificata nel file openlamb.py
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lo script se non trova i files necessari nella cartella specificata li scarica in formato .zip
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117
openlamb.py
117
openlamb.py
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@ -4,20 +4,30 @@ import argparse
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import traceback
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import sys
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||||
import pandas as pd
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import requests
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import numpy as np
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||||
from sodapy import Socrata
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import matplotlib.pyplot as plt
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import re
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import json
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import glob
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import os
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||||
from os import getcwd, chdir
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||||
path_to_csv_files = "csv/"
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||||
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||||
datasets_ambiente = {"2020": "nicp-bhqi",
|
||||
"2019": "kujm-kavy",
|
||||
"2018": "bgqm-yq56",
|
||||
"2017": "j8j8-qsb2"}
|
||||
datasets_ambiente = {"3000": "nicp-bhqi",
|
||||
"2018": "g2hp-ar79",
|
||||
"2017": "j8j8-qsb2",
|
||||
"2010": "nr8w-tj77",
|
||||
"2000": "cthp-zqrr",
|
||||
"1999": "evzn-32bs",
|
||||
}
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||||
# 1999 fino al 1999
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||||
# 2000 dal 2000 al 2009
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||||
# 2010 dal 2010 al 2017
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||||
# 2018 sono i dati dal 2018 ad oggi
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||||
# 3000 sono i dati dell'anno corrente
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||||
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||||
csv_ambiente = {"sensori_aria_1968-1995.zip": "puwt-3xxh",
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||||
"sensori_aria_1996-2000.zip": "wabv-jucw",
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||||
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@ -35,14 +45,54 @@ csv_ambiente = {"sensori_aria_1968-1995.zip": "puwt-3xxh",
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|||
"sensori_aria_2019.zip": "j2mz-aium"}
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||||
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||||
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||||
def _connect():
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||||
client = Socrata("www.dati.lombardia.it", None)
|
||||
return client
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||||
class SocrataClient:
|
||||
def __init__(self, domain, app_token=None):
|
||||
self.base_url = f"https://{domain}/resource"
|
||||
self.app_token = app_token
|
||||
|
||||
def get(self, resource_id, IdSensore, limit, filters=None):
|
||||
"""
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||||
Retrieve data from a Socrata dataset.
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||||
:param resource_id: The ID of the Socrata dataset.
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||||
:param filters: Optional filters to apply to the query.
|
||||
:return: A list of records from the dataset.
|
||||
"""
|
||||
url = f"{self.base_url}/{resource_id}.json"
|
||||
params = {"$limit": limit,
|
||||
"idsensore": IdSensore,
|
||||
}
|
||||
|
||||
if filters:
|
||||
params.update(filters)
|
||||
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||||
headers = {}
|
||||
if self.app_token:
|
||||
headers["X-App-Token"] = self.app_token
|
||||
|
||||
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
|
||||
if response.status_code == 200:
|
||||
data = response.json()
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||||
return data
|
||||
|
||||
raise Exception(f"Failed to retrieve data. Status code: {response.status_code}")
|
||||
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||||
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||||
def read_data_online(dataset, sensore):
|
||||
client = _connect()
|
||||
return client.get(dataset, IdSensore=sensore)
|
||||
|
||||
client = SocrataClient('www.dati.lombardia.it', None)
|
||||
limit = 1000000
|
||||
|
||||
try:
|
||||
data = client.get(dataset, sensore, limit)
|
||||
if data:
|
||||
#print(json.dumps(data, indent=2))
|
||||
return data
|
||||
else:
|
||||
print("No data found for the specified sensor.")
|
||||
sys.exit(-1)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"Error: {e}")
|
||||
sys.exit(-1)
|
||||
|
||||
|
||||
def read_data_from_csv(datafile):
|
||||
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@ -195,6 +245,39 @@ def check_year_range(arg):
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|||
return True
|
||||
|
||||
|
||||
def create_folder_if_not_exists(folder_path):
|
||||
if not os.path.exists(folder_path):
|
||||
try:
|
||||
os.makedirs(folder_path)
|
||||
print(f"Folder '{folder_path}' created successfully.")
|
||||
except OSError as e:
|
||||
print(f"Error creating folder '{folder_path}': {e}")
|
||||
else:
|
||||
print(f"Folder '{folder_path}' already exists.")
|
||||
|
||||
|
||||
def is_graphical_environment_active():
|
||||
value = os.environ.get("DISPLAY")
|
||||
if value is not None and value != "":
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||||
return True
|
||||
else:
|
||||
return False
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||||
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||||
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||||
def is_remote_tty():
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||||
"""
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||||
Check if the script is executed on a remote TTY.
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||||
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||||
Returns:
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||||
bool: True if running on a remote TTY, False if running locally.
|
||||
"""
|
||||
term = os.environ.get('TERM')
|
||||
if term is not None and (term.startswith('xterm') or term == 'ssh'):
|
||||
return True
|
||||
else:
|
||||
return False
|
||||
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||||
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||||
def main():
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||||
parser = argparse.ArgumentParser()
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||||
parser.add_argument("--dataset", nargs='+', required=False,
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||||
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@ -206,6 +289,7 @@ def main():
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|||
args = parser.parse_args()
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||||
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||||
try:
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||||
create_folder_if_not_exists(path_to_csv_files)
|
||||
csv_dict = get_csv_dict(csv_ambiente)
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||||
csv_files = list_of_csv_files(path_to_csv_files)
|
||||
dati_csv = []
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||||
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@ -229,21 +313,26 @@ def main():
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|||
s = stazioni.get_stazioni()
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||||
for sensore in datamerged.columns[1:]:
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||||
location = s.loc[s['idsensore'] == sensore.split("-")[0], 'nomestazione'].iloc[0]
|
||||
print('Valore medio per il sensore %s %s: %s' % (sensore, location, datamerged[sensore].mean().round(1)))
|
||||
plot_dataframe(datamerged)
|
||||
sensor_type = s.loc[s['idsensore'] == sensore.split("-")[0], 'nometiposensore'].iloc[0]
|
||||
print('Valore medio per il sensore %s %s %s: %s' % (sensore, sensor_type, location, datamerged[sensore].mean().round(1)))
|
||||
if is_graphical_environment_active() and not is_remote_tty():
|
||||
plot_dataframe(datamerged)
|
||||
except KeyError:
|
||||
print("\nKeyError: forse hai specificato un dataset che non esiste ?\n"
|
||||
"i dataset sono disponibili per gli anni %s\n " % list(datasets_ambiente.keys()))
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
#traceback.print_exc()
|
||||
sys.exit(-1)
|
||||
except KeyboardInterrupt:
|
||||
print("program terminated by user")
|
||||
sys.exit(-1)
|
||||
except SystemExit:
|
||||
print("program terminated, bye")
|
||||
sys.exit(-1)
|
||||
except:
|
||||
print("\nAn unhandled exception occured, here's the traceback!\n")
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
print("\nReport this to putro@autistici.org")
|
||||
sys.exit()
|
||||
sys.exit(-1)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
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||||
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39
stazioni.py
39
stazioni.py
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@ -3,12 +3,39 @@
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|||
import os.path
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||||
import tabulate
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||||
import pandas as pd
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||||
from sodapy import Socrata
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||||
import requests
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||||
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||||
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||||
class SocrataClient:
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||||
def __init__(self, domain, app_token=None):
|
||||
self.domain = domain
|
||||
self.app_token = app_token
|
||||
|
||||
def get_data(self, resource_id, query=None, limit=None):
|
||||
base_url = f"https://{self.domain}/resource/{resource_id}.json"
|
||||
params = {'$limit': limit} if limit else {}
|
||||
if query:
|
||||
params['$query'] = query
|
||||
|
||||
headers = {}
|
||||
if self.app_token:
|
||||
headers['X-App-Token'] = self.app_token
|
||||
|
||||
response = requests.get(base_url, params=params, headers=headers)
|
||||
|
||||
if response.status_code == 200:
|
||||
data = response.json()
|
||||
return data
|
||||
else:
|
||||
print(f"Error {response.status_code}: {response.text}")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
def get_dataframe(self, resource_id, query=None, limit=None):
|
||||
data = self.get_data(resource_id, query=query, limit=limit)
|
||||
df = pd.DataFrame(data)
|
||||
return df
|
||||
|
||||
|
||||
def _connect():
|
||||
client = Socrata("www.dati.lombardia.it", None)
|
||||
return client
|
||||
|
||||
|
||||
def get_stazioni(offline=False):
|
||||
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@ -20,8 +47,8 @@ def get_stazioni(offline=False):
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|||
"Limiti amministrativi 2015 delle province di Regione Lombardia"], inplace=True)
|
||||
stazioni_df.columns = [x.lower() for x in stazioni_df.columns]
|
||||
else:
|
||||
client = _connect()
|
||||
stazioni = client.get("ib47-atvt")
|
||||
client = SocrataClient("www.dati.lombardia.it", None)
|
||||
stazioni = client.get_data("ib47-atvt")
|
||||
stazioni_df = pd.DataFrame.from_records(stazioni)
|
||||
stazioni_df.drop(columns=[":@computed_region_6hky_swhk", ":@computed_region_ttgh_9sm5", "utm_est",
|
||||
"utm_nord", "storico", "idstazione", "lat", "lng", "location"], inplace=True)
|
||||
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|
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