Солнечно, без осадков: как создать Telegram-бота для самого точного прогноза погоды

Вокруг много сервисов, предоставляющих информацию о погоде. Но не всем можно верить. Старший технический писатель Selectel Николай Рубанов создал бота, который делится информацией с погодных датчиков пилотов гражданской авиации. Там от этих показателей зависят жизни людей, поэтому прогнозы максимально точные.

Частые велопрогулки стали причиной моего интереса к прогнозам погоды. Сначала хотел собрать небольшую DIY погодную станцию с датчиками и получать с нее данные. Но не стал «изобретать велосипед». В качестве источника проверенных данных выбрал погодную информацию, которую используют в гражданской авиации, а именно METAR или METeorological Aerodrome Report и TAF или Terminal Aerodrome Forecast.

Эта информация в круглосуточном режиме транслируется голосом на каждом современном аэродроме в виде ATIS (Automatic Terminal Information Service) и VOLMET (от франц. vol — полет и météo — погода). Первый предоставляет информацию о фактической погоде на аэродроме, а второй — прогноз на ближайшие 24-30 часов, причем не только на аэродроме трансляции, но и на других.

Пример работы ATIS аэропорта Внуково
Пример работы VOLMET аэропорта Внуково

Каждый раз брать с собой радиосканер или трансивер на соответствующий диапазон неудобно. Решил создать бота в Telegram, который по нажатию кнопки выдает такой же прогноз. Выделять под это отдельный сервер нецелесообразно, как и гонять запросы на домашнюю Raspberry.

Поэтому в качестве бэкэнда решил использовать сервис Облачные функции Selectel. Количество запросов будет ничтожно малое, поэтому такой сервис обойдется фактически бесплатно. По моим подсчетам выйдет 22 рубля за 100 тыс. запросов.

slc.tl

Serverless: облачные функции

В панели управления my.selectel.ru открываем представление Облачная платформа и создаем новый проект:

После того как проект создан, переходим в раздел Функции:

Нажимаем кнопку Создать функцию и задаем ей нужное имя:

После нажатия Создать функцию у нас появится представление созданной функции:

Перед тем, как приступить к созданию кода на Python, потребуется создать бота в Telegram. Расписывать, как это делается, я не буду — детальная инструкция есть в нашей базе знаний. Главное для нас — токен созданного бота.

В качестве источника надежных данных я выбрал Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (англ. National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA). Это научное агентство в реальном времени обновляет данные на своем сервере в формате TXT.

Ссылка для получения данных METAR:

https://tgftp.nws.noaa.gov/data/observations/metar/stations/{код аэропорта по ICAO}.TXT

Обратите внимание на регистр.

В моем случае ближайшим аэропортом является Внуково, его код по ICAO — UUWW. Переход на сформированный URL выдаст следующее:

2020/08/10 11:30 UUWW 101130Z 31004MPS 9999 SCT048 24/13 Q1014 R01/000070 NOSIG

Первая строка — время актуальности прогноза по Гринвичу. Вторая строка — сводка о фактической погоде. Пилоты гражданской авиации без проблем поймут, что означает эта строка, однако нам нужна расшифровка:

[UUWW] — Внуково, город Москва (Россия — RU);
[101130Z] — 10-й день месяца, 11 часов 30 минут по Гринвичу;
[31004MPS] — направление ветра 310 градусов, скорость 4 м/с;
[9999] — горизонтальная видимость 10 км и более;
[SCT048] — рассеянные/разбросанные облака на высоте 4800 футов (~1584м);
[24/13] — температура 24°C, точка росы 13°C;
[Q1014] — давление (QNH) 1014 гектопаскалей (750 мм рт. ст.);
[R01/000070] — коэффициент сцепления на полосе 01 — 0,70;
[NOSIG] — без существенных изменений.

Приступаем к написанию программного кода. Для начала потребуется импортировать функции request и pytaf:

from urllib import request import pytaf

Указать переменные и подготовить функцию декодирования:

URL_METAR = "https://tgftp.nws.noaa.gov/data/observations/metar/stations/UUWW.TXT" URL_TAF = "https://tgftp.nws.noaa.gov/data/forecasts/taf/stations/UUWW.TXT"

def parse_data(code): code = code.split('\n')[1] return pytaf.Decoder(pytaf.TAF(code)).decode_taf()

Перейдем к TAF.

https://tgftp.nws.noaa.gov/data/forecasts/taf/stations/{код аэропорта по ICAO}.TXT

Регистр также важен.

Как и в предыдущем примере, посмотрим прогноз в аэропорту Внуково:

2020/08/10 12:21 TAF UUWW 101050Z 1012/1112 28003G10MPS 9999 SCT030 TX25/1012Z TN15/1103Z TEMPO 1012/1020 -TSRA BKN020CB BECMG 1020/1021 FEW007 BKN016 TEMPO 1021/1106 -SHRA BKN020CB PROB40 TEMPO 1021/1106 -TSRA BKN020CB BECMG 1101/1103 34006G13MPS

Особенно обратим внимание на строки TEMPO и BECMG. TEMPO означает то, что фактическая погода в указанный промежуток будет периодически меняться. BECMG — погода постепенно изменится в указанный промежуток времени.

То есть строка:

TEMPO 1012/1020 -TSRA BKN020CB

Будет означать:

[1012/1020] — в промежуток с 12 до 20 часов (по Гринвичу);
[-TSRA] — гроза (TS = thunderstorm) с дождем (RA = rain) небольшой интенсивности (знак минус);
[BKN020CB] — значительная (BKN = broken), кучево-дождевая (CB = cumulonimbus) облачность на высоте 2000 футов (610 метров) над уровнем моря.

Терминов, означающих погодные явления, достаточно много, и запомнить их сложновато. Код для запроса TAF пишется аналогичным образом.

Чтобы не тратить зря время, возьмем шаблон телеграм-бота из нашего репозитория cloud-telegram-bot. Там есть предварительно подготовленный requirements.txt и setup.py с корректной структурой директорий.

Поскольку в коде мы будем обращаться к модулю pytaf, то его версию следует сразу добавить в requirements.txt.

pytaf~=1.2.1

Переходим к редактированию bot/tele_bot.py. Убираем все лишнее и дописываем наш код.

import os from urllib import request import telebot import pytaf TOKEN = os.environ.get('TOKEN') URL_METAR = "https://tgftp.nws.noaa.gov/data/observations/metar/stations/UUWW.TXT" URL_TAF = "https://tgftp.nws.noaa.gov/data/forecasts/taf/stations/UUWW.TXT" bot = telebot.TeleBot(token=TOKEN, threaded=False) keyboard = telebot.types.ReplyKeyboardMarkup(resize_keyboard=True) keyboard.row('/start', '/get_metar', '/get_taf') def start(message): msg = "Привет. Это бот для получения авиационного прогноза погоды " \ "с серверов NOAA. Бот настроен на аэропорт Внуково (UUWW)." bot.send_message(message.chat.id, msg, reply_markup=keyboard) def parse_data(code): code = code.split('\n')[1] return pytaf.Decoder(pytaf.TAF(code)).decode_taf() def get_metar(message): # Fetch info from server. code = request.urlopen(URL_METAR).read().decode('utf-8') # Send formatted answer. bot.send_message(message.chat.id, parse_data(code), reply_markup=keyboard) def get_taf(message): # Fetch info from server. code = request.urlopen(URL_TAF).read().decode('utf-8') # Send formatted answer. bot.send_message(message.chat.id, parse_data(code), reply_markup=keyboard) def route_command(command, message): """ Commands router. """ if command == '/start': return start(message) elif command == '/get_metar': return get_metar(message) elif command == '/get_taf': return get_taf(message) def main(**kwargs): """ Serverless environment entry point. """ print(f'Received: "{kwargs}"') message = telebot.types.Update.de_json(kwargs) message = message.message or message.edited_message if message and message.text and message.text[0] == '/': print(f'Echo on "{message.text}"') route_command(message.text.lower(), message)

Упаковываем всю директорию в ZIP-архив и переходим в панель управления к созданной функции.

Нажимаем Редактировать и загружаем архив с кодом.

Заполняем относительный путь в файлу tele_bot (расширение .py можно не указывать) и эндпойнт-функцию (в приведенном примере это main).

В разделе Переменные окружения пишем переменную TOKEN и присваиваем ей токен нужного телеграм-бота.

Нажимаем Сохранить и развернуть, после чего переходим в раздел Триггеры.

Ставим переключатель HTTP-запрос, чтобы сделать запрос публичным.

У нас появился URL для публичного вызова функции. Осталось лишь настроить вебхук. Найдите нашего бота @SelectelServerless_bot в Telegram и зарегистрируйте своего бота командой:

/setwebhook <you bot token> <public URL of your function>

Если все сделано правильно, то ваш бот сразу начнет работать и отображать актуальную сводку авиационной погоды прямо в мессенджере.

Разумеется, код можно дорабатывать, однако даже в текущем состоянии его достаточно, чтобы узнать самую точную погоду и прогноз из проверенного источника.

Пока мы готовим новые материалы в блог Selectel, ищите полную версию кода в нашем репозитории на GitHub и делитесь впечатлениями о разработке.

#Selectel #разработка #бот #selectelDIY

slc.tl

Serverless: облачные функции

Солнечно, без осадков: как создать Telegram-бота для самого точного прогноза погоды

Подготовка бэкэнда

Создание функции

Готовим код

Заливаем код в облако

Результат