feat: initial commit - unified FGTools from static, weather, mattermost-noti

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2025-12-31 09:56:37 +09:00
commit 4ff5dba4b1
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@ -0,0 +1,31 @@
# ===================================================================
# services/weather/__init__.py
# 기상 데이터 서비스 패키지 초기화
# ===================================================================
# 기상청 API를 통한 날씨 데이터 수집 및 처리 서비스입니다.
# 초단기예보, 단기예보, 중기예보, ASOS 종관기상 데이터를 지원합니다.
# ===================================================================
from .forecast import (
get_ultra_forecast,
get_vilage_forecast,
get_daily_ultra_forecast,
get_daily_vilage_forecast,
get_midterm_forecast,
get_midterm_temperature,
get_weekly_precip,
)
from .asos import get_asos_weather
from .precipitation import PrecipitationService
__all__ = [
'get_ultra_forecast',
'get_vilage_forecast',
'get_daily_ultra_forecast',
'get_daily_vilage_forecast',
'get_midterm_forecast',
'get_midterm_temperature',
'get_weekly_precip',
'get_asos_weather',
'PrecipitationService',
]

383
services/weather/asos.py Normal file
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@ -0,0 +1,383 @@
# ===================================================================
# services/weather/asos.py
# 기상청 ASOS 종관기상 데이터 서비스 모듈
# ===================================================================
# 기상청 종관기상관측(ASOS) API를 통해 일별 기상 데이터를 조회합니다.
# 과거 날씨 데이터 수집 및 DB 저장 기능을 제공합니다.
# ===================================================================
"""
기상청 ASOS 종관기상 데이터 서비스 모듈
기상청 공공데이터포털의 종관기상관측(ASOS) API를 통해
일별 기상 데이터(기온, 강수량, 습도 등)를 조회합니다.
사용 예시:
from services.weather.asos import get_asos_weather, ASOSDataCollector
# 단일 기간 조회
data = get_asos_weather(service_key, stn_id=99, start_dt='20240101', end_dt='20240131')
# 수집기를 통한 자동 데이터 수집
collector = ASOSDataCollector(service_key)
collector.collect_and_save([99])
"""
import traceback
from datetime import datetime, timedelta, date
from typing import Dict, List, Optional, Generator, Tuple, Any
from sqlalchemy import select, Table
from sqlalchemy.dialects.mysql import insert as mysql_insert
from sqlalchemy.engine import Connection
from core.logging_utils import get_logger
from core.http_client import create_retry_session
from core.config import get_config
logger = get_logger(__name__)
# ASOS API URL
ASOS_API_URL = "http://apis.data.go.kr/1360000/AsosDalyInfoService/getWthrDataList"
# 시간 관련 컬럼 (음수 값을 null로 처리)
HRMT_KEYS = [
"minTaHrmt", "maxTaHrmt", "mi10MaxRnHrmt", "hr1MaxRnHrmt",
"maxInsWsHrmt", "maxWsHrmt", "minRhmHrmt", "maxPsHrmt",
"minPsHrmt", "hr1MaxIcsrHrmt", "ddMefsHrmt", "ddMesHrmt"
]
def fetch_date_range_chunks(
start_dt: str,
end_dt: str,
chunk_days: int = 10
) -> Generator[Tuple[str, str], None, None]:
"""
날짜 범위를 청크 단위로 분할
대량의 데이터를 조회할 때 API 요청을 분할하여 처리합니다.
Args:
start_dt: 시작 날짜 (YYYYMMDD)
end_dt: 종료 날짜 (YYYYMMDD)
chunk_days: 청크 크기 (일 단위)
Yields:
(시작일, 종료일) 튜플
"""
current_start = datetime.strptime(start_dt, "%Y%m%d")
end_date = datetime.strptime(end_dt, "%Y%m%d")
while current_start <= end_date:
current_end = min(current_start + timedelta(days=chunk_days - 1), end_date)
yield current_start.strftime("%Y%m%d"), current_end.strftime("%Y%m%d")
current_start = current_end + timedelta(days=1)
def get_asos_weather(
service_key: str,
stn_id: int,
start_dt: str,
end_dt: str,
session = None
) -> List[Dict]:
"""
ASOS 종관기상 데이터 조회
기상청 ASOS API를 호출하여 일별 기상 데이터를 조회합니다.
Args:
service_key: 공공데이터포털 API 키
stn_id: 관측 지점 ID
start_dt: 시작 날짜 (YYYYMMDD)
end_dt: 종료 날짜 (YYYYMMDD)
session: requests 세션 (재사용용)
Returns:
일별 기상 데이터 리스트
데이터 항목:
- tm: 일시 (YYYY-MM-DD)
- avgTa: 평균 기온 (℃)
- minTa: 최저 기온 (℃)
- maxTa: 최고 기온 (℃)
- sumRn: 일 강수량 (mm)
- avgRhm: 평균 상대습도 (%)
- avgWs: 평균 풍속 (m/s)
"""
if session is None:
session = create_retry_session(retries=3)
params = {
"serviceKey": service_key,
"pageNo": "1",
"numOfRows": "500",
"dataType": "JSON",
"dataCd": "ASOS",
"dateCd": "DAY",
"startDt": start_dt,
"endDt": end_dt,
"stnIds": str(stn_id),
}
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0",
"Accept": "application/json"
}
try:
response = session.get(ASOS_API_URL, params=params, headers=headers, timeout=20)
response.raise_for_status()
data = response.json()
items = data.get("response", {}).get("body", {}).get("items", {}).get("item", [])
if items is None:
return []
# 단일 항목인 경우 리스트로 변환
if isinstance(items, dict):
items = [items]
logger.debug(f"ASOS 데이터 조회 완료: 지점={stn_id}, 건수={len(items)}")
return items
except Exception as e:
logger.error(f"ASOS API 요청 실패: {e}")
traceback.print_exc()
return []
class ASOSDataCollector:
"""
ASOS 데이터 자동 수집기
설정에 따라 ASOS 데이터를 자동으로 수집하고 DB에 저장합니다.
마지막 저장 일자를 확인하여 중복 없이 증분 수집합니다.
Attributes:
service_key: API 서비스 키
force_update: 기존 데이터 덮어쓰기 여부
debug: 디버그 모드 (True면 실제 저장 안 함)
"""
def __init__(
self,
service_key: Optional[str] = None,
force_update: bool = False,
debug: bool = False
):
"""
Args:
service_key: API 키 (None이면 설정에서 로드)
force_update: 기존 데이터 덮어쓰기 여부
debug: 디버그 모드
"""
if service_key is None:
config = get_config()
service_key = config.data_api['service_key']
self.service_key = service_key
self.force_update = force_update
self.debug = debug
self.session = create_retry_session(retries=3)
def get_latest_date_from_db(self, conn: Connection, table: Table) -> Optional[date]:
"""
DB에서 가장 최근 저장된 날짜 조회
Args:
conn: DB 연결
table: 대상 테이블
Returns:
최근 날짜 또는 None
"""
sel = select(table.c.date).order_by(table.c.date.desc()).limit(1)
result = conn.execute(sel).fetchone()
return result[0] if result else None
def parse_item_to_record(self, item: Dict, table: Table) -> Optional[Dict]:
"""
API 응답 아이템을 DB 레코드로 변환
Args:
item: API 응답 아이템
table: 대상 테이블
Returns:
DB 레코드 딕셔너리 또는 None
"""
date_str = item.get("tm")
if not date_str:
return None
try:
record_date = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d").date()
except ValueError:
logger.warning(f"날짜 파싱 실패: {date_str}")
return None
data = {"date": record_date}
for key in table.c.keys():
if key == "date":
continue
value = item.get(key)
# 빈 값 처리
if value in ["", None, "-"]:
data[key] = None
continue
try:
# 시간 관련 컬럼 또는 특수 컬럼 처리
if key in HRMT_KEYS or key == "iscs":
fval = float(value)
data[key] = str(int(fval)) if fval >= 0 else None
elif key == "stnId":
data[key] = int(float(value))
else:
data[key] = float(value)
except (ValueError, TypeError):
data[key] = None
return data
def save_items_to_db(
self,
items: List[Dict],
conn: Connection,
table: Table
) -> int:
"""
데이터 항목들을 DB에 저장
Args:
items: 저장할 데이터 리스트
conn: DB 연결
table: 대상 테이블
Returns:
저장된 레코드 수
"""
saved_count = 0
for item in items:
data = self.parse_item_to_record(item, table)
if not data:
continue
record_date = data['date']
if self.debug:
logger.debug(f"[DEBUG] {record_date} DB 저장 시도: {data}")
continue
try:
if self.force_update:
# UPSERT: 존재하면 업데이트, 없으면 삽입
stmt = mysql_insert(table).values(**data)
stmt = stmt.on_duplicate_key_update(**data)
conn.execute(stmt)
logger.info(f"{record_date} 저장/업데이트 완료")
else:
# 중복 확인 후 삽입
sel = select(table.c.date).where(table.c.date == record_date)
if conn.execute(sel).fetchone():
logger.debug(f"{record_date} 이미 존재, 저장 생략")
continue
conn.execute(table.insert().values(**data))
logger.info(f"{record_date} 저장 완료")
saved_count += 1
except Exception as e:
logger.error(f"저장 실패 ({record_date}): {e}")
traceback.print_exc()
raise
return saved_count
def collect_and_save(
self,
stn_ids: List[int],
engine,
table: Table,
start_date: Optional[str] = None,
end_date: Optional[str] = None,
chunk_days: int = 1000
) -> int:
"""
데이터 수집 및 저장 실행
Args:
stn_ids: 관측 지점 ID 리스트
engine: SQLAlchemy 엔진
table: 대상 테이블
start_date: 시작 날짜 (None이면 자동 계산)
end_date: 종료 날짜 (None이면 자동 계산)
chunk_days: 청크 크기
Returns:
총 저장된 레코드 수
"""
now = datetime.now()
today = now.date()
# 종료일 계산 (오전 11시 이전이면 전전일, 이후면 전일)
if end_date is None:
if now.hour < 11:
end_dt = (today - timedelta(days=2)).strftime("%Y%m%d")
logger.info(f"오전 11시 이전, 전전일까지 조회: {end_dt}")
else:
end_dt = (today - timedelta(days=1)).strftime("%Y%m%d")
logger.info(f"전일까지 조회: {end_dt}")
else:
end_dt = end_date
total_saved = 0
with engine.begin() as conn:
# 시작일 계산
if start_date is None:
latest_date = self.get_latest_date_from_db(conn, table)
if latest_date:
start_dt = (latest_date + timedelta(days=1)).strftime("%Y%m%d")
logger.info(f"마지막 저장일: {latest_date}, 시작일: {start_dt}")
else:
config = get_config()
start_dt = config.data_api.get('start_date', '20170101')
logger.info(f"저장된 데이터 없음, 기본 시작일: {start_dt}")
else:
start_dt = start_date
# 날짜 검증
if start_dt > end_dt:
logger.info("최신 데이터가 이미 존재합니다.")
return 0
# 각 관측 지점별 데이터 수집
for stn_id in stn_ids:
for chunk_start, chunk_end in fetch_date_range_chunks(start_dt, end_dt, chunk_days):
logger.info(f"지점 {stn_id} 데이터 요청: {chunk_start} ~ {chunk_end}")
items = get_asos_weather(
self.service_key,
stn_id,
chunk_start,
chunk_end,
self.session
)
if items:
saved = self.save_items_to_db(items, conn, table)
total_saved += saved
else:
logger.warning(f"지점 {stn_id} {chunk_start}~{chunk_end} 데이터 없음")
logger.info(f"{total_saved}건 저장 완료")
return total_saved

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@ -0,0 +1,530 @@
# ===================================================================
# services/weather/forecast.py
# 기상청 예보 API 서비스 모듈
# ===================================================================
# 기상청 공공데이터포털 API를 통해 다양한 예보 데이터를 조회합니다:
# - 초단기예보: 향후 6시간 이내 예보
# - 단기예보: 향후 3일간 예보
# - 중기예보: 3~10일 후 예보
# ===================================================================
"""
기상청 예보 API 서비스 모듈
기상청 공공데이터포털 API를 통해 초단기, 단기, 중기 예보 데이터를 조회합니다.
사용 예시:
from services.weather.forecast import get_daily_vilage_forecast, get_midterm_forecast
# 단기 예보 조회
forecast = get_daily_vilage_forecast(service_key)
# 중기 예보 조회
precip_probs, raw_data = get_midterm_forecast(service_key)
"""
import re
from datetime import datetime, timedelta, date
from typing import Dict, List, Optional, Tuple, Any
import requests
from core.logging_utils import get_logger
from core.http_client import create_retry_session
logger = get_logger(__name__)
# 기상청 API 기본 URL
VILAGE_FCST_URL = "http://apis.data.go.kr/1360000/VilageFcstInfoService_2.0"
MID_FCST_URL = "http://apis.data.go.kr/1360000/MidFcstInfoService"
# 기본 좌표 (파주 지역)
DEFAULT_NX = 57
DEFAULT_NY = 130
def parse_precip(value: Any) -> float:
"""
강수량 텍스트를 숫자(mm)로 변환
기상청 API에서 반환하는 강수량 텍스트를 파싱합니다.
Args:
value: 강수량 값 ('강수없음', '1mm 미만', '3.5mm' 등)
Returns:
강수량 (mm). 파싱 실패 시 0.0
Examples:
>>> parse_precip('강수없음')
0.0
>>> parse_precip('1mm 미만')
0.5
>>> parse_precip('3.5')
3.5
"""
if value == '강수없음':
return 0.0
elif '1mm 미만' in str(value):
return 0.5
else:
# 숫자 추출 시도
match = re.search(r"[\d.]+", str(value))
if match:
try:
return float(match.group())
except ValueError:
pass
try:
return float(value)
except (ValueError, TypeError):
return 0.0
def get_latest_base_datetime(now: Optional[datetime] = None) -> Tuple[str, str]:
"""
최신 발표 시각 계산
단기예보 API의 base_time은 특정 시간에만 발표됩니다.
현재 시간 기준 가장 최근 발표 시각을 계산합니다.
Args:
now: 기준 시간 (None이면 현재 시간)
Returns:
(base_date, base_time) 튜플 (YYYYMMDD, HHMM)
"""
if now is None:
now = datetime.now()
# 발표 시각 목록 (하루 8회)
base_times = ["0200", "0500", "0800", "1100", "1400", "1700", "2000", "2300"]
# 현재 시간에 맞는 가장 최근 발표 시각 찾기
candidate = None
for bt in reversed(base_times):
hour = int(bt[:2])
minute = int(bt[2:])
if (now.hour > hour) or (now.hour == hour and now.minute >= minute + 10):
candidate = bt
break
# 적합한 시각이 없으면 전날 마지막 발표 사용
if candidate is None:
candidate = "2300"
now -= timedelta(days=1)
base_date = now.strftime("%Y%m%d")
return base_date, candidate
def get_ultra_forecast(
service_key: str,
base_date: Optional[str] = None,
base_time: Optional[str] = None,
nx: int = DEFAULT_NX,
ny: int = DEFAULT_NY
) -> List[Dict]:
"""
초단기예보 조회 (향후 6시간)
기상청 초단기예보 API를 호출하여 원시 데이터를 반환합니다.
Args:
service_key: 공공데이터포털 API 키
base_date: 발표 날짜 (YYYYMMDD). None이면 현재 날짜
base_time: 발표 시각 (HHMM). None이면 자동 계산
nx: 격자 X 좌표
ny: 격자 Y 좌표
Returns:
예보 아이템 리스트 (기상청 API 원시 응답)
"""
if base_date is None or base_time is None:
base_date, base_time = get_latest_base_datetime()
url = f"{VILAGE_FCST_URL}/getUltraSrtFcst"
params = {
'serviceKey': service_key,
'numOfRows': '1000',
'pageNo': '1',
'dataType': 'JSON',
'base_date': base_date,
'base_time': base_time,
'nx': str(nx),
'ny': str(ny)
}
try:
session = create_retry_session(retries=3)
response = session.get(url, params=params, timeout=10)
response.raise_for_status()
data = response.json()
items = data.get('response', {}).get('body', {}).get('items', {}).get('item', [])
logger.debug(f"초단기예보 조회 완료: {len(items)}")
return items
except Exception as e:
logger.error(f"초단기예보 조회 실패: {e}")
return []
def get_vilage_forecast(
service_key: str,
base_date: Optional[str] = None,
base_time: str = "0200",
nx: int = DEFAULT_NX,
ny: int = DEFAULT_NY
) -> List[Dict]:
"""
단기예보 조회 (향후 3일)
기상청 단기예보 API를 호출하여 원시 데이터를 반환합니다.
Args:
service_key: 공공데이터포털 API 키
base_date: 발표 날짜 (YYYYMMDD). None이면 현재 날짜
base_time: 발표 시각 (기본: 0200)
nx: 격자 X 좌표
ny: 격자 Y 좌표
Returns:
예보 아이템 리스트 (기상청 API 원시 응답)
"""
if base_date is None:
base_date = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
url = f"{VILAGE_FCST_URL}/getVilageFcst"
params = {
'serviceKey': service_key,
'numOfRows': '1000',
'pageNo': '1',
'dataType': 'JSON',
'base_date': base_date,
'base_time': base_time,
'nx': str(nx),
'ny': str(ny)
}
try:
session = create_retry_session(retries=3)
response = session.get(url, params=params, timeout=10)
response.raise_for_status()
data = response.json()
items = data.get('response', {}).get('body', {}).get('items', {}).get('item', [])
logger.debug(f"단기예보 조회 완료: {len(items)}")
return items
except Exception as e:
logger.error(f"단기예보 조회 실패: {e}")
return []
def get_daily_ultra_forecast(service_key: str) -> Dict[str, Dict]:
"""
초단기예보 일별 요약 데이터 조회
초단기예보 데이터를 날짜별로 집계하여 반환합니다.
Args:
service_key: 공공데이터포털 API 키
Returns:
날짜별 요약 딕셔너리
{날짜: {'sumRn': 강수량합계, 'minTa': 최저기온, 'maxTa': 최고기온, 'avgRhm': 평균습도}}
"""
base_date, base_time = get_latest_base_datetime()
items = get_ultra_forecast(service_key, base_date, base_time)
if not items:
return {}
# 날짜별 데이터 집계
daily_data: Dict[str, Dict] = {}
for item in items:
dt = item.get('fcstDate', '')
cat = item.get('category', '')
val = item.get('fcstValue', '')
if not dt:
continue
if dt not in daily_data:
daily_data[dt] = {'sumRn': 0, 'temps': [], 'rhm': []}
# 카테고리별 처리
if cat == 'RN1': # 1시간 강수량
daily_data[dt]['sumRn'] += parse_precip(val)
elif cat == 'T1H': # 기온
try:
daily_data[dt]['temps'].append(float(val))
except (ValueError, TypeError):
pass
elif cat == 'REH': # 습도
try:
daily_data[dt]['rhm'].append(float(val))
except (ValueError, TypeError):
pass
# 집계 결과 변환
result = {}
for dt, vals in daily_data.items():
temps = vals['temps']
rhm = vals['rhm']
result[dt] = {
'sumRn': round(vals['sumRn'], 2),
'minTa': min(temps) if temps else 0,
'maxTa': max(temps) if temps else 0,
'avgRhm': round(sum(rhm) / len(rhm), 1) if rhm else 0
}
return result
def get_daily_vilage_forecast(service_key: str) -> Dict[str, Dict]:
"""
단기예보 일별 요약 데이터 조회
단기예보 데이터를 날짜별로 집계하여 반환합니다.
Args:
service_key: 공공데이터포털 API 키
Returns:
날짜별 요약 딕셔너리
{날짜: {'sumRn': 강수량합계, 'minTa': 최저기온, 'maxTa': 최고기온, 'avgRhm': 평균습도}}
"""
base_date, _ = get_latest_base_datetime()
items = get_vilage_forecast(service_key, base_date)
if not items:
return {}
# 날짜별 데이터 집계
daily_data: Dict[str, Dict] = {}
for item in items:
dt = item.get('fcstDate', '')
cat = item.get('category', '')
val = item.get('fcstValue', '')
if not dt:
continue
if dt not in daily_data:
daily_data[dt] = {'sumRn': 0, 'minTa': [], 'maxTa': [], 'rhm': []}
# 카테고리별 처리
if cat == 'PCP': # 강수량
daily_data[dt]['sumRn'] += parse_precip(val)
elif cat == 'TMN': # 최저기온
try:
daily_data[dt]['minTa'].append(float(val))
except (ValueError, TypeError):
pass
elif cat == 'TMX': # 최고기온
try:
daily_data[dt]['maxTa'].append(float(val))
except (ValueError, TypeError):
pass
elif cat == 'REH': # 습도
try:
daily_data[dt]['rhm'].append(float(val))
except (ValueError, TypeError):
pass
# 집계 결과 변환
result = {}
for dt, vals in daily_data.items():
min_ta = vals['minTa']
max_ta = vals['maxTa']
rhm = vals['rhm']
result[dt] = {
'sumRn': round(vals['sumRn'], 2),
'minTa': min(min_ta) if min_ta else 0,
'maxTa': max(max_ta) if max_ta else 0,
'avgRhm': round(sum(rhm) / len(rhm), 1) if rhm else 0
}
return result
def get_midterm_forecast(
service_key: str,
reg_id: str = '11B20305'
) -> Tuple[Dict[int, int], Dict]:
"""
중기 강수확률 예보 조회 (3~10일 후)
Args:
service_key: 공공데이터포털 API 키
reg_id: 예보 지역 코드 (기본: 파주)
Returns:
(강수확률 딕셔너리, 원시 응답) 튜플
강수확률: {일수: 확률} (예: {3: 30, 4: 20, ...})
"""
url = f"{MID_FCST_URL}/getMidLandFcst"
# 발표 시각 계산 (06시 또는 18시)
now = datetime.now()
if now.hour < 6:
tm_fc = (now - timedelta(days=1)).strftime("%Y%m%d") + "1800"
elif now.hour < 18:
tm_fc = now.strftime("%Y%m%d") + "0600"
else:
tm_fc = now.strftime("%Y%m%d") + "1800"
params = {
'serviceKey': service_key,
'regId': reg_id,
'tmFc': tm_fc,
'numOfRows': '10',
'pageNo': '1',
'dataType': 'JSON',
}
try:
session = create_retry_session(retries=3)
response = session.get(url, params=params, timeout=10)
response.raise_for_status()
data = response.json()
items = data.get('response', {}).get('body', {}).get('items', {}).get('item', [])
if not items:
logger.warning(f"중기예보 응답 없음: tmFc={tm_fc}, regId={reg_id}")
return {}, {}
item = items[0]
# 3~10일 후 강수확률 추출
precip_probs = {}
for day in range(3, 11):
key = f'rnSt{day}'
try:
precip_probs[day] = int(item.get(key, 0))
except (ValueError, TypeError):
precip_probs[day] = 0
logger.debug(f"중기 강수확률 조회 완료: {precip_probs}")
return precip_probs, item
except Exception as e:
logger.error(f"중기예보 조회 실패: {e}")
return {}, {}
def get_midterm_temperature(
service_key: str,
reg_id: str = '11B20305'
) -> Dict[int, Dict[str, int]]:
"""
중기 기온 예보 조회 (3~10일 후)
Args:
service_key: 공공데이터포털 API 키
reg_id: 예보 지역 코드 (기본: 파주)
Returns:
일자별 기온 딕셔너리
{일수: {'min': 최저기온, 'max': 최고기온}}
"""
url = f"{MID_FCST_URL}/getMidTa"
# 발표 시각 계산
now = datetime.now()
if now.hour < 6:
tm_fc = (now - timedelta(days=1)).strftime("%Y%m%d") + "1800"
elif now.hour < 18:
tm_fc = now.strftime("%Y%m%d") + "0600"
else:
tm_fc = now.strftime("%Y%m%d") + "1800"
params = {
'serviceKey': service_key,
'regId': reg_id,
'tmFc': tm_fc,
'pageNo': '1',
'numOfRows': '10',
'dataType': 'JSON'
}
try:
session = create_retry_session(retries=3)
response = session.get(url, params=params, timeout=10)
response.raise_for_status()
data = response.json()
items = data.get('response', {}).get('body', {}).get('items', {}).get('item', [])
if not items:
logger.warning(f"중기기온예보 응답 없음: tmFc={tm_fc}, regId={reg_id}")
return {}
item = items[0]
# 3~10일 후 기온 추출
temps = {}
for day in range(3, 11):
min_key = f'taMin{day}'
max_key = f'taMax{day}'
try:
temps[day] = {
'min': int(item.get(min_key, 0)),
'max': int(item.get(max_key, 0))
}
except (ValueError, TypeError):
temps[day] = {'min': 0, 'max': 0}
logger.debug(f"중기 기온 조회 완료: {temps}")
return temps
except Exception as e:
logger.error(f"중기기온예보 조회 실패: {e}")
return {}
def get_weekly_precip(service_key: str) -> Dict[str, float]:
"""
금주 일요일까지의 일별 예상 강수량 조회
단기예보와 중기예보를 조합하여 금주 일요일까지의 강수량을 예측합니다.
Args:
service_key: 공공데이터포털 API 키
Returns:
날짜별 예상 강수량 딕셔너리 {YYYYMMDD: 강수량(mm)}
"""
today = date.today()
sunday = today + timedelta(days=(6 - today.weekday()))
result = {}
# 단기예보 데이터 (오늘~+2일)
vilage_data = get_daily_vilage_forecast(service_key)
for dt, vals in vilage_data.items():
dt_date = datetime.strptime(dt, "%Y%m%d").date()
if dt_date <= sunday:
result[dt] = vals['sumRn']
# 중기예보 강수확률 (3일 이후)
precip_probs, _ = get_midterm_forecast(service_key)
for day, prob in precip_probs.items():
target_date = today + timedelta(days=day)
if target_date <= sunday:
dt = target_date.strftime("%Y%m%d")
if dt not in result:
# 강수확률을 기반으로 예상 강수량 추정
# (간단한 휴리스틱: 확률 * 0.1mm)
result[dt] = round(prob * 0.1, 1)
return result

View File

@ -0,0 +1,343 @@
# ===================================================================
# services/weather/precipitation.py
# 강수량 데이터 서비스 모듈
# ===================================================================
# 시간별 강수량 예보 데이터를 조회하고 요약 정보를 생성합니다.
# HTML 테이블 생성 및 SQLite/MySQL 저장을 지원합니다.
# ===================================================================
"""
강수량 데이터 서비스 모듈
시간별 강수량 예보 데이터를 조회하고 요약 정보를 생성합니다.
다양한 출력 형식(HTML, JSON, 텍스트)을 지원합니다.
사용 예시:
from services.weather.precipitation import PrecipitationService
service = PrecipitationService(service_key)
summary = service.get_daily_summary()
html = service.generate_html_table()
"""
import os
import sqlite3
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Optional, Tuple, Any
from core.logging_utils import get_logger
from core.config import get_config
from .forecast import parse_precip, get_ultra_forecast, get_vilage_forecast
logger = get_logger(__name__)
class PrecipitationService:
"""
강수량 데이터 서비스 클래스
초단기예보와 단기예보를 조합하여 시간별 강수량 예보를 제공합니다.
Attributes:
service_key: 기상청 API 서비스 키
start_hour: 집계 시작 시간 (기본: 10)
end_hour: 집계 종료 시간 (기본: 22)
"""
def __init__(
self,
service_key: Optional[str] = None,
start_hour: int = 10,
end_hour: int = 22
):
"""
Args:
service_key: API 키 (None이면 설정에서 로드)
start_hour: 집계 시작 시간
end_hour: 집계 종료 시간
"""
if service_key is None:
config = get_config()
service_key = config.weather_service.get('service_key') or config.data_api.get('service_key', '')
self.service_key = service_key
self.start_hour = start_hour
self.end_hour = end_hour
def get_hourly_ultra_data(self, target_date: Optional[str] = None) -> Dict[int, float]:
"""
초단기예보에서 시간별 강수량 추출
Args:
target_date: 대상 날짜 (YYYYMMDD). None이면 오늘
Returns:
시간별 강수량 딕셔너리 {시간: 강수량(mm)}
"""
if target_date is None:
target_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
items = get_ultra_forecast(self.service_key)
result = {}
for item in items:
if item.get('category') != 'RN1':
continue
if item.get('fcstDate') != target_date:
continue
try:
hour = int(item['fcstTime'][:2])
if self.start_hour <= hour <= self.end_hour:
result[hour] = parse_precip(item['fcstValue'])
except (ValueError, KeyError):
continue
return result
def get_hourly_vilage_data(self, target_date: Optional[str] = None) -> Dict[int, float]:
"""
단기예보에서 시간별 강수량 추출
Args:
target_date: 대상 날짜 (YYYYMMDD). None이면 오늘
Returns:
시간별 강수량 딕셔너리 {시간: 강수량(mm)}
"""
if target_date is None:
target_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
items = get_vilage_forecast(self.service_key, base_date=target_date)
result = {}
for item in items:
if item.get('category') != 'PCP':
continue
if item.get('fcstDate') != target_date:
continue
try:
hour = int(item['fcstTime'][:2])
if self.start_hour <= hour <= self.end_hour:
result[hour] = parse_precip(item['fcstValue'])
except (ValueError, KeyError):
continue
return result
def get_daily_summary(
self,
target_date: Optional[str] = None
) -> Tuple[List[Tuple[str, float]], float]:
"""
일별 강수량 요약 조회
초단기예보를 우선으로 하고, 없는 시간대는 단기예보로 보완합니다.
Args:
target_date: 대상 날짜 (YYYYMMDD). None이면 오늘
Returns:
(시간별 강수량 리스트, 총 강수량) 튜플
시간별: [('10:00', 0.5), ('11:00', 0.0), ...]
"""
if target_date is None:
target_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
# 초단기예보 데이터 (우선)
ultra_data = self.get_hourly_ultra_data(target_date)
# 단기예보 데이터 (보완용)
vilage_data = self.get_hourly_vilage_data(target_date)
time_precip_list = []
total_rainfall = 0.0
for hour in range(self.start_hour, self.end_hour + 1):
# 초단기예보 우선, 없으면 단기예보 사용
rainfall = ultra_data.get(hour, vilage_data.get(hour, 0.0))
time_str = f"{hour:02d}:00"
time_precip_list.append((time_str, rainfall))
total_rainfall += rainfall
return time_precip_list, round(total_rainfall, 1)
def generate_html_table(
self,
target_date: Optional[str] = None,
title: Optional[str] = None
) -> str:
"""
강수량 요약 HTML 테이블 생성
Args:
target_date: 대상 날짜 (YYYYMMDD). None이면 오늘
title: 테이블 제목 (None이면 기본 제목)
Returns:
HTML 문자열
"""
if target_date is None:
target_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
time_precip_list, total_rainfall = self.get_daily_summary(target_date)
if title is None:
title = f"[{self.start_hour}:00 ~ {self.end_hour}:00 예상 강수량]"
lines = [
'<div class="weatherinfo" style="max-width: 100%; overflow-x: auto; padding: 10px;">',
f'<h3 style="font-size: 1.8em; text-align: center; margin: 20px 0;">{title}</h3>',
'<table style="border-collapse: collapse; width: 100%; max-width: 400px; margin: 0 auto;">',
'<thead><tr>',
'<th style="border: 1px solid #333; padding: 2px; background-color: #f0f0f0;">시간</th>',
'<th style="border: 1px solid #333; padding: 2px; background-color: #f0f0f0;">강수량</th>',
'</tr></thead><tbody>'
]
for time_str, rainfall in time_precip_list:
lines.append(
f'<tr><td style="border: 1px solid #333; text-align: center;">{time_str}</td>'
f'<td style="border: 1px solid #333; text-align: center;">{rainfall}mm</td></tr>'
)
lines.append(
f'<tr><td colspan="2" style="border: 1px solid #333; text-align: center; font-weight: bold;">'
f'총 예상 강수량: {total_rainfall:.1f}mm</td></tr>'
)
lines.append('</tbody></table>')
lines.append('<p style="text-align:right; font-size: 0.8em;">초단기 + 단기 예보 기준</p>')
lines.append('</div>')
return ''.join(lines)
def generate_text_summary(
self,
target_date: Optional[str] = None
) -> str:
"""
강수량 요약 텍스트 생성
Args:
target_date: 대상 날짜 (YYYYMMDD). None이면 오늘
Returns:
텍스트 요약 문자열
"""
if target_date is None:
target_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
time_precip_list, total_rainfall = self.get_daily_summary(target_date)
lines = [
f"📅 {target_date} 예상 강수량",
f"{self.start_hour}:00 ~ {self.end_hour}:00",
"-" * 20
]
for time_str, rainfall in time_precip_list:
lines.append(f"{time_str}{rainfall}mm")
lines.append("-" * 20)
lines.append(f"☔ 총 예상 강수량: {total_rainfall:.1f}mm")
return "\n".join(lines)
def save_to_sqlite(
self,
target_date: Optional[str] = None,
db_path: str = '/data/weather.sqlite'
):
"""
강수량 데이터를 SQLite에 저장
Args:
target_date: 대상 날짜 (YYYYMMDD). None이면 오늘
db_path: SQLite 데이터베이스 파일 경로
"""
if target_date is None:
target_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
time_precip_list, total_rainfall = self.get_daily_summary(target_date)
# 디렉토리 생성
os.makedirs(os.path.dirname(db_path), exist_ok=True)
conn = sqlite3.connect(db_path)
cursor = conn.cursor()
# 테이블 생성
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS precipitation (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
date TEXT NOT NULL,
time TEXT NOT NULL,
rainfall REAL NOT NULL
)
''')
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS precipitation_summary (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
date TEXT NOT NULL UNIQUE,
total_rainfall REAL NOT NULL
)
''')
# 기존 데이터 삭제
cursor.execute('DELETE FROM precipitation WHERE date = ?', (target_date,))
cursor.execute('DELETE FROM precipitation_summary WHERE date = ?', (target_date,))
# 시간별 데이터 삽입
cursor.executemany(
'INSERT INTO precipitation (date, time, rainfall) VALUES (?, ?, ?)',
[(target_date, t, r) for t, r in time_precip_list]
)
# 총 강수량 삽입
cursor.execute(
'INSERT INTO precipitation_summary (date, total_rainfall) VALUES (?, ?)',
(target_date, total_rainfall)
)
conn.commit()
conn.close()
logger.info(f"SQLite 저장 완료: {target_date}, 총 {total_rainfall}mm")
def get_precipitation_info(
self,
target_date: Optional[str] = None,
output_format: str = 'dict'
) -> Any:
"""
강수량 정보 조회 (다양한 형식 지원)
Args:
target_date: 대상 날짜 (YYYYMMDD). None이면 오늘
output_format: 출력 형식 ('dict', 'html', 'text', 'json')
Returns:
요청된 형식의 강수량 정보
"""
if target_date is None:
target_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
if output_format == 'html':
return self.generate_html_table(target_date)
elif output_format == 'text':
return self.generate_text_summary(target_date)
elif output_format == 'json':
time_precip_list, total = self.get_daily_summary(target_date)
return {
'date': target_date,
'hourly': [{'time': t, 'rainfall': r} for t, r in time_precip_list],
'total': total
}
else:
time_precip_list, total = self.get_daily_summary(target_date)
return {
'date': target_date,
'hourly': time_precip_list,
'total': total
}