Welcome to my collection of Python scripts and code snippets for everyday use. This document contains a variety of scripts and code snippets that can be used to automate repetitive tasks, process data, and perform various other operations. Whether you are a beginner or an experienced Python programmer, this collection of scripts and code snippets will provide you with useful tools and shortcuts for your everyday work.

In this document, you will find code snippets and scripts for tasks such as:

  • Data processing
  • File manipulation
  • Web scraping
  • Automating tasks
  • And more!

This document is organized into sections for easy navigation, so you can quickly find the script or code snippet that you need. Many of them were collected from stackoverflow.

On 2022.03.31, I re-organize all the scripts into Python 3.x version and post again.
On 2023.02.12, I edited the whole content with help from ChatGPT

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全国空气质量历史数据是大气环境研究的重要基础资料,而我国官方平台仅提供实时监测信息,而且还只支持IE浏览器(╮(╯_╰)╭)。

我曾尝试采用爬虫工具获取并存储逐时信息,但限于权限,未能在实验室服务器上连续长时间运行。互联网上直接提供数据或API端口的网站有很多,如环境云PM25.in, 青悦开放环境数据中心等。其中,beijingair最具分享精神,提供了2013年至今的详尽历史数据,且完全免费。

由衷感谢@王_晓磊的出色工作和无私分享,极大地推动了我国环境数据的公开与透明。其数据格式为每日一份csv文件存储当日所有站点/城市的逐时信息。在长时间尺度的数据分析时,需逐一阅读各原始文件。此处,我考虑将全年数据文件整合为多维度数据存储格式(HDF5)文件,便于调用和处理。

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网络中有丰富的地理信息数据资源,此处介绍我采用Python工具实现地形地貌、行政区划、城市交通路网等数据获取及可视化的部分实例,供大家参考学习。

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提要:此文介绍利用Python语言处理NASA MODIS火点数据(Global Monthly Fire Location Product,MCD14ML),可实现的基本功能包括:(1)特定时期的火点信息提取;(2)特定区域内的火点信息提取;(3)火点密度空间分布的计算与可视化表达

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本文是我学习官网练习的记录,其模拟区域为北非,中东以及欧洲部分地区,无嵌套设置。共分为5个练习,分别为:

  1. 初始场添加沙尘排放源的模拟
  2. 采用GOCART全球气溶胶排放清单的模拟
  3. 加入生物源排放的化学模拟(MEGAN引入)
  4. 加入气溶胶直接/间接辐射效应的模拟
  5. WRF-Chem数值预报实验

下文记录Exercise 1的流程和注意事项

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实验室的服务器的四块硬盘全坏,而未进行备份,不得不将以前的内容全部重装一次。Python部分有Anaconda的分发包,比较容易。但常用的WRF模型却研究了好久。

之前,服务器采用的是ifort编译器。重装后,系统中只有gcc, 版本也比较旧(4.1.2)。 WRF编译失败,我认为原因可能是gcc太旧了。 因而,我考虑升级gcc的版本,同时由于本人不是root用户,也不能借助yum install gcc的简单办法,只得step by step地做。

本文记录了自gcc升级至WRF-Chem成功安装的全部流程,作为今后类似工作的参考。

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前沿

大气化学是一门关于大气中化学物质的排放、相互作用、物理及化学转化的综合性学科。同时,其对大气关键的物理过程亦会涉及。本计划所翻译的电子课本对大气化学领域近年来的研究进展(该课本编撰于2013年)进行陈述,如数学模型的并行计算研究,空气污染物对全球气候变化的影响等。原著作者期望本书的内容将为本科生与硕士生提供帮助,以之为专业课程的基础性参考资料。

第一章 大气层的结构和组成

大气层的总质量接近5.3x1018kg,而地球水圈(包括海洋、湖泊、河流、地下水以及冰雪)的总质量为1.4x1021kg,岩石圈总质量则为5.98x1024kg。大气层的上边界没有严格的定义。大气层中的物质随高度的上升而急剧减少,并最终融入星际空间之中。包含着大量气体及颗粒组分的大气圈层围绕在地球的外部,随地球一同绕日旋转。

地球大气层的密度分布极不均匀。距离地面5.5 Km以下的空气占据着大气层一半的质量,而大气层约99%的质量分布在距地30 Km以内。地球大气层的范围和地球磁气圈的范围一致(图1.1),这一形态由地球本体磁场与太阳风[1]的相互作用而最终形成。

图1.1 地球外层的电离层由地球本体磁场与太阳风相互作用而形成

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Jupyter(即原来的Ipython Notebook Project)基于Web端的实时交互,拥有着极佳的用户体验。同时,Jupyter体系可直接使用其他语言,用户呢能够在同一界面下调用R内核或Python内核(共支持49种),功能十分强大。
在Mac OS下尝试在Jupyter中添加R语言内核,遇到了一些问题,在此记录个人安装过程和诸问题的解决方法。

STEP1 基本软件准备

  • Python和IPython.作为初学者,我直接安装了Python的科学计算发行版Anaconda,其包含了Python2.7并内置很多有用的Package(numpy, SciPy, Matplotlib),Jupyter(Ipython Notebook)以及Spyder(个人感觉类似于R studio的集成开发环境)
  • R 3.2.1(World-Famous Astronaut),官网下载安装即可。

STEP2 有关库的安装

主要工作是为R语言添加IRkernal这一新的Package, 以实现Jupyter对R语言的支持。主要的步骤如下(依照IRkernal的README文档):

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