Python客户端库访问Gro智能农业数据平台
groclient的Python项目详细描述
Gro API客户端
https://www.gro-intelligence.com/products/gro-api
访问Gro Intelligence农业数据平台的客户端库。在
先决条件
安装Gro-API客户端包
pip install groclient
请注意，即使您使用的是Anaconda，API客户机安装仍然应该使用pip而不是conda。在
如果无法访问PyPI，可以从Github安装最新代码：pip install git+https://github.com/gro-intelligence/api-client.git
Gro API身份验证令牌
使用groweb应用程序检索身份验证令牌（详细说明在开发人员网站here）上。在
示例
导航到api/client/samples/文件夹并尝试执行提供的示例。在
- 在
从quick_start.py开始。此脚本创建一个经过身份验证的
GroClient对象，并使用get_data_series()和get_data_points()方法从各种不同来源查找乌克兰小麦的收获面积序列，并将时间序列点输出到一个CSV文件。您可能希望重新访问此脚本，作为构建自己脚本的起点。在注意，该脚本假定您的身份验证令牌设置为
^{pr2}$GROAPI_TOKEN环境变量（请参见Saving your token as an environment variable）。如果不想使用环境变量，可以修改示例脚本以其他方式设置^{} 。在如果安装了API客户机并设置了身份验证令牌，则应该在运行脚本的目录中创建一个名为
在gro_client_output.csv的csv文件。在 - 在
尝试soybeans.py来查看
CropModel类及其compute_crop_weighted_series()方法的运行情况。在这个例子中，巴西各省的NDVI（Normalized difference vegetation index）与每个省的历史大豆产量进行加权，以将最新的NDVI值放在上下文中。此信息被放入pandas数据帧中，其描述将打印到控制台。在python crop_models/soybeans.py
在 - 在
请参阅brazil_soybeans.ipynb以获取以Jupyter笔记本形式显示的API的许多功能的更长、更详细的演示。在
在 - 在
您还可以使用包含的
gro_client工具作为在命令行上请求单个数据系列的快速方法。尝试以下操作：gro_client --metric="Production Quantity mass" --item="Corn" --region="United States" --user_email="email@example.com"
在gro_client命令行接口对输入进行关键字搜索，并找到一个随机匹配的数据序列。它显示它选择的数据系列，并且数据指向控制台。这个工具对于简单的查询很有用，但是任何更复杂的查询都应该使用提供的Python包来完成。在
更多文档可以在Gro Developers网站上找到，网址是<；开发者.gro-intelligence.com>. 在
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