YR Weather Forecast

Aplikace pro stahování a ukládání předpovědí počasí z norského meteorologického institutu yr.no.

Popis

Tato aplikace pravidelně stahuje hodinové předpovědi počasí pro nakonfigurované lokality z API yr.no a ukládá je do PostgreSQL databáze. Aplikace je navržena pro běh jako Kubernetes cronjob v pravidelných intervalech (každých 6 hodin).

Pro každou lokalitu aplikace stahuje následující meteorologické údaje:

• Tlak vzduchu
• Teplota vzduchu
• Pravděpodobnost srážek
• Intenzita srážek
• Směr větru
• Rychlost větru
• Nárazy větru
• Relativní vlhkost
• Rosný bod
• Procenta (poměr) oblačnosti
• Celkový charakter počasí (slunečno, polojasno, oblačno, ...)

Data jsou uložena v databázi tak, aby bylo možné:

• Vyhodnocovat změny předpovědí v čase (trendy předpovědí)
• Porovnávat odchylky a trendy odchylek předpovědi v určitý čas se skutečnými naměřenými klimatickými parametry

Databázové schéma

Aplikace používá následující tabulky:

• locations - Seznam lokalit
• forecast_runs - Seznam běhů stahování předpovědí (každý běh má jedinečné ID)
• weather_forecasts - Samotné předpovědi počasí

Sloupce forecast_date a forecast_hour byly zvoleny pro optimalizaci vyhledávání. Tento přístup umožňuje rychlé dotazování na předpovědi pro konkrétní datum nebo konkrétní hodinu dne. Zvyšuje to efektivitu dotazů typu "všechny předpovědi pro konkrétní lokalitu v konkrétní den" nebo "předpovědi pro konkrétní hodinu napříč lokalitami". Indexování podle těchto sloupců je výrazně efektivnější než dotazování na časové rozmezí.

Technologie

• Python 3.10+
• SQLAlchemy ORM
• PostgreSQL
• asyncio a aiohttp pro asynchronní zpracování
• pytest pro testování
• Docker
• Kubernetes

Instalace a spuštění

Lokální spuštění

1. Naklonujte repozitář:

   git clone https://github.com/yourusername/yr-weather-forecast.git
   cd yr-weather-forecast
   

2. Vytvořte a aktivujte virtuální prostředí:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Na Windows: venv\Scripts\activate
   

3. Nainstalujte závislosti:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Nastavte proměnné prostředí pro připojení k databázi:

   export POSTGRES_HOST=localhost:5432
   export POSTGRES_DB=weather
   export POSTGRES_USER=postgres
   export POSTGRES_PASSWORD=postgres
   

5. Spusťte aplikaci:

   python -m src.main
   

Nasazení do Kubernetes

1. Upravte soubor kubernetes/secrets.yaml s přihlašovacími údaji k databázi.

2. Upravte kubernetes/configmap.yaml podle potřeby (přidejte další lokality).

3. Vytvořte Kubernetes objekty:

   kubectl apply -f kubernetes/configmap.yaml
   kubectl apply -f kubernetes/secrets.yaml
   kubectl apply -f kubernetes/cronjob.yaml
   

Konfigurace

Konfigurační soubor config.yaml obsahuje:

• user_agent: Identifikátor pro API požadavky
• locations: Seznam lokalit pro stažení předpovědí

Příklad konfigurace:

user_agent: "yr-weather-forecast/1.0 (contact@example.com)"
locations:
  - code: "prague"
    name: "Prague"
    latitude: 50.0755
    longitude: 14.4378
    altitude: 235
    note: "Hlavní město České republiky"
  - code: "brno"
    name: "Brno"
    latitude: 49.1951
    longitude: 16.6068
    altitude: 237
    note: "Druhé největší město v České republice"

Testování

Spuštění testů:

pytest

Spuštění testů s pokrytím:

pytest --cov=src/ --cov-report=html

Licence

MIT