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PaivaX/Big_data_IPT

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INSTITUTO POLITÉCNICO DE TOMAR

UNIDADE DEPARTAMENTAL DE TECNOLOGIAS DE INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO

Projeto (Parte I) (Trabalho de Grupo) APIs, Packages

Objetivo: Familiarização com os conceitos de obtenção de dados a partir de diferentes sources via APIs e packages Python Entrega: Os trabalhos devem ser inseridos na plataforma de e-Learning em data a anunciar pelo docente.

Realização do trabalho: Os trabalhos devem ser entregues em formato notebook (devidamente documentados).

Neste exercício pretende-se reunir os dados meteorológicos de um conjunto de cidades portuguesas bem como a sua distância para uma cidade de referência. Pretende-se com esta base de dados reunir informação que permita no futuro aplicar um algoritmo de machine learning que estude o efeito (se algum) que a proximidade de uma cidade, ao mar, tem no clima local. Para esse efeito, pretende-se reunir um conjunto de 10 cidades com diferentes distâncias relativamente a uma cidade costeira de referência. Na escolha das cidades devese optar por deixar de fora, cidades montanhosas por forma a evitar a introdução de outros fatores que poderão afetar o clima (nomeadamente a altitude).

Deverá proceder à recolha dos dados meteorológicos a cada 1 hora durante o espaço de 5 dias consecutivos. Para a obtenção automática das distâncias (air distance) entre as cidades sugere-se o recurso a packages de Geocoding (Geocoding is the computational process of transforming a physical address description to a location on the Earth’s surface (spatial representation in numerical coordinates) — Wikipedia).

  1. Recorra a uma biblioteca Python que permita plotar num mapa google as localidades consideradas.

  2. Com recurso à API “Current Weather” (https://openweathermap.org/current) obtenha os seguintes dados meteorológicos a cada hora durante o espaço de 5 dias consecutivos:

• Temperature

• Humidity

• Pressure

• Description

• Wind speed

• Wind degree

• Timestamp (dt)

Para a obtenção dos dados (e em alternativa ao uso da sua máquina local) sugere-se executar o código durante os referidos 5 dias na seguinte máquina virtual: https://www.pythonanywhere.com/

  1. Recorra a packages de geocoding (e.g., “Geopy” (https://geopy.readthedocs.io/en/stable/) para obter de forma programática a distância entre as cidades selecionadas e a cidade de referência.

  2. Guarde os dados obtidos num único ficheiro json.

  3. Liste os dados num dataframe.

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