Как интерпретировать повторяющуюся почасовую запись - Wunderground API

Question

Для конкретного исторического запроса: http://api.wunderground.com/api/MY_API_KEY/history_20131231/geolookup/q/Beijing/Beijing.json

я периодично, дублировать данные для данного часа. К примеру, на 1 января 2014 года в 2:00 вечера будет две строки с различными данными, такими как:

"Year", "Month", "Day", "Hour", "Min", "Humidity", "Temperature_F", "Windspeed_mph", "Wind_direction_deg", "Air_Pressure_mb" 
"2014","01","01","14","00","7","53","6.7","250","1014" 
"2014","01","01","14","00","13","51.8","17.9","300","1014" 

Я не думаю, что это проблема с моим кодом, а скорее апи. Как я могу объяснить это? В любом случае, вот мой код:

''' 
Takes a date and file name, returns an hourly print out of historical weather 
data, including humidity, temperature, wind speed, wind direction, and air  pressure 
''' 

def print_column_headings(headers, file_name): 
    with open (file_name, 'wb') as initial_file: 
     w = csv.writer(initial_file, quoting=csv.QUOTE_ALL) 
     w.writerow(headers) 
    initial_file.close() 

def print_one_day_of_weather_data(year, month, day, max_rows, file_to_write): 

# get data 
url = 'http://api.wunderground.com/api/<MY_API_KEY>/history_' + year + month + day +'/geolookup/q/Beijing/Beijing.json' 
f = urllib2.urlopen(url) 
print url 
json_string = f.read() 
parsed_json = json.loads(json_string) 

# paramterize data 
all_obs = parsed_json['history']['observations'] 

# if we reach the end of the observations 
for n in range(0, len(all_obs)): 
    # or we exceed the max rows desired 
    if n > max_rows: 
     return 0 
    else: 
     base_path = all_obs[n] 
     date_path = base_path['date'] 
     year = date_path['year'] 
     month = date_path['mon'] 
     day = date_path['mday'] 
     hour = date_path['hour'] 
     min = date_path['min'] 
     humidity = base_path['hum'] 
     temp_f = base_path['tempi'] 
     windspeed_mph = base_path['wspdi'] 
     winddir_deg = base_path['wdird'] 
     air_pressure_mb = base_path['pressurem'] 

     # utc time 
     params = [year, month, day, hour, min, humidity, temp_f, windspeed_mph, winddir_deg, air_pressure_mb] 

     print params 

     with open (file_to_write, 'a') as csvfile: 
      w = csv.writer(csvfile, quoting=csv.QUOTE_ALL) 
      w.writerow(params) 

     csvfile.close() 


headers = ("Year", "Month", "Day", "Hour", "Min", "Humidity", "Temperature_F", "Windspeed_mph", "Wind_direction_deg", "Air_Pressure_mb") 

def append_leading_zeroes(num): 
return "%02d" % (num,) 

def days_in_a_month(year, month_num): 
    return calendar.monthrange(year, month_num)[1] 

def file_namer(city, month_num, year): 
    return "raw weather - local time " + city + "-" + calendar.month_name[month_num] + "-" + str(year) + ".csv" 

def gen_entire_month(city, month, year, should_print_headers, start_at_day=1): 
    file_name = file_namer(city, month, year) 

    if should_print_headers: 
     print_column_headings(headers, file_name) 

    for day in range(start_at_day, days_in_a_month(year, month) + 1): 
    print_one_day_of_weather_data(str(year), append_leading_zeroes(month), append_leading_zeroes(day), 100, file_name)  
    # if we make too many calls in a short period of time, the API refuses are calls 
    time.sleep(60) 

gen_entire_month("Beijing", 1, 2014, should_print_headers=True) 

Answer 1

Мы получаем несколько обс из источников 2 СЗ или Всемирной метеорологической организации. Посмотрите в поле «metar» и используйте только показания, которые начинаются с «METAR ...», потому что они находятся на обстовой станции. Те, которые начинаются с чего-либо еще, например, AAXX, являются специальными показаниями. Они также законны, но, смешивая 2 источника, это путает.