美国国家气候数据中心的官网地址是https://www.ncdc.noaa.gov/

气候数据的下载地址是:

长格式:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/,这种就是《hadoop权威指南》所使用的数据集格式。

短格式:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/isd-lite/

这两个地址是在网上查到的,从官网怎样找到,我没有发现。

浏览器打开这个网址以后,是以年份为目录的目录列表,从1901年开始,一直到今年,2019年。

每个目录里面是形如029070-99999-1901.gz这样的数据,数量不等,年份越晚,文件越多,应当是因为技术越来越发达,数据量也随之增大。

显然,这样的数据是不可能手工下载的,网上也没找到正确的下载地址,写个程序自己下吧。

参考了这篇文档https://blog.csdn.net/LIHUINIHAO/article/details/38315231,做了一些修改。此文档中的地址目前已无效,我将其改为ftp.ncdc.noaa.gov。

在开发环境中运行。

import sys
import os
from ftplib import FTP #服务器链接
def ftpconnect():
ftp_server = "ftp.ncdc.noaa.gov"
usrname = ""
password = ""
ftp = FTP() ftp.set_debuglevel(2) #打开调试级别2,显示详细信息 port=21
time=30
ftp.connect(ftp_server,port,time)
ftp.login(usrname,password) return ftp #开始下载文件
def downloadfile():
ftp = ftpconnect()
#print ftp.getwelcome() #显示ftp服务器欢迎信息
datapath = "/pub/data/noaa/isd-lite/" #起始年份和终止年份,酌情修改
beginyear = 1934
endyear = 1950 # year=int(sys.argv[1]) #年份循环 currentyear = beginyear #当前执行年份 # while year<=int(sys.argv[2]):
while currentyear <= int(endyear):
path = datapath + str(currentyear) ftp.cwd('/pub/data/noaa/isd-lite/' + str(currentyear)) # li = ftp.nlst(path) #创建指定年份的目录
# path = sys.argv[3]+'/'
path = "weatherdata" + '/' dir = str(currentyear)
new_path = os.path.join(path, dir)
if not os.path.isdir(new_path):
os.makedirs(new_path) for eachFile in li:
localpaths = eachFile.split("/")
localpath = localpaths[len(localpaths)-1]
# localpath=new_path + '/'+ str(currentyear) + '--'+localpath#把日期放在最前面,方便排序
localpath=new_path + '/' + localpath #不必用日期排序,第一节是流水号,已自带排序功能
bufsize = 1024 #设置缓冲块大小
fp = open(localpath,'wb') #以写模式在本地打开文件
ftp.retrbinary('RETR ' + eachFile,fp.write,bufsize) #接收服务器上文件并写入本地文件
currentyear = currentyear+1
ftp.set_debuglevel(0) #关闭调试
# fp.close()
ftp.quit() #退出ftp服务器 if __name__=="__main__":
downloadfile()

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