ลงมือดึงข้อมูลคุณภาพอากาศปัจจุบันในประเทศไทยด้วยโค้ด Python
โค้ดทั้งหมดในบทความนี้ใช้ Apache Software License 2.0ปัจจุบัน มี 3 เว็บที่แสดงข้อมูลคุณภาพอากาศปัจจุบันในประเทศไทยที่ใช้ข้อมูลจากสถานีวัดอากาศที่ไม่ใช้ข้อมูลจากดาวเทียมดังนี้
- AIR4THAI - เป็นข้อมูลจากกองจัดการคุณภาพอากาศและเสียง กรมควบคุมมลพิษ ที่ให้บริการบนเว็บ air4thai.pcd.go.th
- Bangkok Air Quality - เป็นข้อมูลจากกองจัดการคุณภาพอากาศและเสียงกรุงเทพมหานคร ที่ให้บริการคุณภาพอากาศตามจุดต่าง ๆ ของกรุงเทพมหานคร บนเว็บ bangkokairquality.com
- ศูนย์เฝ้าระวังคุณภาพอากาศ วช. - เป็นข้อมูลที่ทางสำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.) รวบรวมมาจัดทำเป็นเว็บให้บริการตรวจสอบคุณภาพอากาศประเทศไทยได้ทั่วโลก โดยให้บริการบนเว็บ pm2_5.nrct.go.th
ก่อนอื่น เราออกแบบว่าข้อมูลที่เราจะจัดเก็บเป็นแบบไหน โดยกำหนด
data = []โดยเก็บข้อมูลแต่ละ index เป็น index ละสถานีตรวจคุณภาพอากาศ เป็น dict ที่มีรายละเอียดข้อมูลดังนี้
{
'Lat' : '',
'Lng' : '',
'aqi' : '',
'pm2.5' : '',
'pm10' : '',
'CO' : '',
'NO2' : '',
'O3' : '',
'SO2' : '',
'title' : '',
'time' : '',
'source' : ''
}
โดยข้อมูลตาม key ที่เราสร้างเก็บทั้ง PM2.5 , PM 10, AQI, CO, NO2, O3, SO2 และที่ตั้งของสถานีตรวจคุณภาพอากาศ เวลา รวมถึงแหล่งที่มา โดยข้อมูลส่วนไหนขาดจะเป็น ''
เริ่มแรกที่ AIR4THAI กันก่อน ของ AIR4THAI มี API แบบ JSON ให้เราสามารถดึงไปใช้งานได้จากลิงก์
http://air4thai.pcd.go.th/services/getNewAQI_JSON.phpเรามาเขียน Python ดึงข้อมูลคุณภาพอากาศในประเทศไทยจาก AIR4THAI โดยใช้ requests
โดยแรกให้เราดึงข้อมูลมาแล้วแปลงให้เป็น json ตามโค้ดข้างล่าง แล้วแปลงให้เป็น dict
import requests, json
url3 = "http://air4thai.pcd.go.th/services/getNewAQI_JSON.php"
r3 = requests.get(url3)
temp_data = dict(r3.json())ต่อมา เราจะต้องจัดเก็บข้อมูลให้อยู่ในรูป dict ใน list ที่เรากำหนด แต่ก่อนที่เราจะเอาข้อมูลไปใส่ ต้องตรวจสอบวันเดือนปีของข้อมูลก่อน เนื่องจากมีบางเซ็นเซอร์ไม่ได้อัพเดตข้อมูลส่วนนี้ เราจึงสร้างฟังก์ชันตรวจสอบวันเดือนปีก่อน แบบง่าย ๆ
from datetime import datetime
import pytz
tz = pytz.timezone('Asia/Bangkok')
d = datetime.now(tz).strftime('%Y-%m-%d')
def check_datenow(t):
return if d in tมาลูปจัดเก็บลง data
for i in temp_data['stations']:
d_temp = {}
d_temp['Lat'] = i['lat']
d_temp['Lng'] = i['long']
l_temp=i['LastUpdate']
d_temp['aqi'] = l_temp['AQI']['aqi']
if 'PM25' in list(l_temp.keys()):
pm25=l_temp['PM25']['value']
if pm25 != 'n/a' and pm25!='' and pm25!='-' and pm25!='N/A':
d_temp['pm2.5'] = pm25
else:
d_temp['pm2.5'] = ''
#continue
else:
d_temp['pm2.5'] = ''
#continue
if 'PM10' in list(l_temp.keys()):
pm10=l_temp['PM10']['value']
if pm10 != 'n/a' and pm10!='' and pm10!='-' and pm10!='N/A':
d_temp['pm10'] = pm10
if 'CO' in list(l_temp.keys()):
CO=l_temp['CO']['value']
if CO != 'n/a' and CO!='' and CO!='-' and CO!='N/A':
d_temp['CO'] = CO
if 'NO2' in list(l_temp.keys()):
NO2=l_temp['NO2']['value']
if NO2 != 'n/a' and NO2!='' and NO2!='-' and NO2!='N/A':
d_temp['NO2'] = NO2
if 'O3' in list(l_temp.keys()):
O3=l_temp['O3']['value']
if O3 != 'n/a' and O3!='' and O3!='-' and O3!='N/A':
d_temp['O3'] = O3
if 'SO2' in list(l_temp.keys()):
SO2=l_temp['SO2']['value']
if SO2!= 'n/a' and SO2!='' and SO2!='-' and SO2!='N/A':
d_temp['SO2'] = SO2
d_temp['title'] = i['areaTH']
d_temp['time'] = l_temp['date']+" "+l_temp['time']
d_temp['source'] = "air4thai"
if check_datenow(d_temp['time']):
data.append(d_temp)ต่อมา เรามาจัดการดึงข้อมูลคุณภาพอากาศในเขตกรุงเทพมหาครโดยดึงผ่าน Bangkok Air Quality กัน
Bangkok Air Quality มีข้อดีตรงที่มี XML ที่สามารถดึงมาใช้งานได้ โดยดึงจาก
https://bangkokairquality.com/bma/marker.php
เป็น XML หลาย ๆ คน คงใช้ไลบารี XML ของ Python ในการจัดการ XML แต่ผมจะใช้วิธีที่ง่ายกว่านั้น โดยใช้ xmltodict
สามารถติดตั้ง xmltodict ได้ด้วยคำสั่ง xmltodict
ก่อนดึงข้อมูล เนื่องจาก Bangkok Air Quality ใช้รูปแบบวันเดือนปีที่ไม่เหมือนกับ AIR4THAI จึงต้องสร้างฟังก์ชันใหม่ขึ้นมา
d2 = datetime.now(tz).strftime('%d-%m-%Y')
def check_datenow2(t):
return if d2 in tเรามาดึงข้อมูลกัน
import xmltodict
data_bangkok=dict(json.loads(json.dumps(xmltodict.parse(r2.text),ensure_ascii=False)))
for i in data_bangkok['markers']['marker']:
d_temp = {}
d_temp['Lat'] = i['@lat']
d_temp['Lng'] = i['@lng']
d_temp['aqi'] = ''
if '@pm25' in list(i.keys()):
if i['@pm25'] != 'n/a' and i['@pm25']!='' and i['@pm25']!='-':
d_temp['pm2.5'] = i['@pm25']
else:
d_temp['pm2.5'] = ''#continue
else:
d_temp['pm2.5'] =''#continue
if '@pm10' in list(i.keys()):
d_temp['pm10'] = i['@pm10']
d_temp['title'] = i['@district_th'].strip() + " กรุงเทพฯ"
d_temp['CO'] = ''
d_temp['NO2'] = ''
d_temp['O3'] = ''
d_temp['SO2'] = ''
d_temp['time'] = i['@date_time']
d_temp['source'] = "bangkokairquality"
if check_datenow2(d_temp['time']):
d_temp['time'] = d_temp['time'].replace(d2,d) # เปลี่ยนวันเดือนปี ให้เหมือนกัน
data.append(d_temp)สุดท้าย เรามาดึงข้อมูลคุณภาพอากาศจากศูนย์เฝ้าระวังคุณภาพอากาศ วช. ด้วย Python กัน เนื่องจากข้อมูลเป็นแบบหน้าเว็บ ไม่ได้ใช้ JSON หรือ XML เราจึงเขียนตัวสกัดเอาข้อมูลจาก HTML Code กัน
หลาย ๆ คนคงคิดว่าคงจะใช้ regex ใช่ไหม?
คำตอบของบทความนี้ คือ ไม่!
เราจะเขียนแบบง่าย ๆ ที่สุดคือ ใช้ split ไปจนได้ข้อมูลตามที่ต้องการมาได้ครบถ้วน
ข้อมูลใน pm2_5.nrct.go.th/map เราสามารถดักเป็นรูปแบบได้ โดยตามรูปแบบ
var locationXX = ...ไปเรื่อย ๆ แล้วค่อยดักหลัง
google.maps.event.addListener(เป็นต้นไป
url = "http://pm2_5.nrct.go.th/map"
r = requests.get(url)
html = r.text.strip()
do2 = html.split(" var location")[1:]
do3 = []
for i in do2:
do3.append(i.split("google.maps.event.addListener(")[0])
for i in do3:
d_temp = {}
temp1= i.split("new google.maps.LatLng(")
LatLng = temp1[1].split(");")[0]
d_temp['Lat'] = LatLng.split(",")[0]
d_temp['Lng'] = LatLng.split(",")[1]
temp1 = temp1[1]
if "var aqi = '" in temp1:
d_temp['aqi'] = temp1.split("var aqi = '")[1].split("'")[0]
#if "var aqival = '" in temp1:
# d_temp['aqival'] = temp1.split("var aqival = '")[1].split("'")[0]
if 'var pm = "' in temp1:
d_temp['pm2.5'] = temp1.split('var pm = "')[1].split('"')[0]
#if 'var pmint = "' in temp1:
# d_temp['pmint'] = temp1.split('var pmint = "')[1].split('"')[0]
d_temp['pm10'] = ''
d_temp['CO'] = ''
d_temp['NO2'] = ''
d_temp['O3'] = ''
d_temp['SO2'] = ''
d_temp['title'] = temp1.split("data: '")[1].split("'")[0].strip()
if "Air4Thai" in d_temp['title']:
continue
d_temp['time'] = temp1.split("time: '")[1].split("'")[0]
d_temp['source'] = "nrct"
if check_datenow(d_temp['time']):
data.append(d_temp)เรียบร้อย เพียงเท่านี้เราก็ได้ข้อมูลข้อมูลคุณภาพอากาศในประเทศไทยด้วย Python ไว้ใช้ประมวลผลต่อไปแล้ว
เรามาลองโชว์ข้อมูล PM2.5 บนแผนที่ตามจุดสถานีตรวจคุณภาพอากาศกัน โดยใช้ folium
import folium # ติดตั้งได้ด้วย pip install folium
map_osm = folium.Map(location=[15.0000, 100.0000], zoom_start=5) # [ละติจูด,ลองติดจูด] และการซูมลำดับ 5
tooltip = 'Click me!'
for i in data:
if i['Lat']=='' and i['Lng']=='':
continue
#print([(i['Lat'].strip()), (i['Lng'].strip())])
folium.Marker([float(i['Lat'].strip()), float(i['Lng'].strip())], popup=i['pm2.5']+" µg/m³", tooltip=tooltip).add_to(map_osm)
map_osm.save('thailandmap.html') # บันทึกเป็นไฟล์ htmlลองมาเปิดไฟล์ thailandmap.html
 |
| แผนที่โดย OpenStreetMap |
ดึงข้อมูลคุณภาพอากาศปัจจุบันในประเทศไทยด้วย PyThaiAIR
ก่อนที่เราจะไปไกลกันกว่านี้ เชื่อว่าผู้อ่านคงอยากดึงข้อมูลด้วยโมดูลง่าย ๆ ไม่ต้องเขียนโค้ดดึงเอง ผมจึงได้ทำโมดูลใหม่ที่ชื่อ PyThaiAIR ขึ้นมา เพื่อดึงข้อมูลคุณภาพอากาศในประเทศไทยปัจจุบันสามารถติดตั้งได้ด้วยคำสั่ง pip install pythaiair
การใช้งาน
ให้เรียกใช้
from pythaiair import Air
air = Air()โดยมีคำสั่งดังนี้
Air().get_data()- รับข้อมูลคุณภาพอากาศจากสถานีตรวจอากาศออกมาเป็น list โดยข้อมูลเป็น dict ตามโค้ดข้างบนAir().get_data_provinces()- รับข้อมูลคุณภาพอากาศจากสถานีตรวจอากาศออกมาเป็น dict แยกตามชื่อจังหวัดในประเทศไทยAir().update_data()- ใช้ปรับปรุงข้อมูลให้ดึงข้อมูลมาใหม่ แนะนำให้ทำทุก 1 ชั่วโมง
สร้างกราฟแท่งแสดงค่า PM2.5 ที่สูงที่สุด 5 อันดับแรกของกรุงเทพมหานคร
พอเราติดตั้งเสร็จแล้ว ต่อไปเรามาลองสร้างกราฟแท่งแสดงค่า PM2.5 ที่สูงที่สุด 5 อันดับแรกของกรุงเทพมหานครกันfrom pythaiair import Air
air = Air()
กรุงเทพpm25_x = [i['title'] for i in air.get_data_provinces()['กรุงเทพฯ']]
กรุงเทพpm25_y = [i['pm2.5'] for i in air.get_data_provinces()['กรุงเทพฯ']]
กรุงเทพpm25 = sorted(list(zip(กรุงเทพpm25_x, กรุงเทพpm25_y)), key=lambda x: x[1],reverse=True) # เรียงจากมากที่สุดไปน้อยที่สุด
pm25_x = [i[0] for i in กรุงเทพpm25]
pm25_y = [i[1] for i in กรุงเทพpm25]
from nvd3 import discreteBarChart # ติดตั้งด้วยคำสั่ง pip install python-nvd3
chart = discreteBarChart(name='discreteBarChart', height=400, width=1280)
xdata = pm25_x[:5]
ydata = pm25_y[:5]
chart.add_serie(y=ydata, x=xdata)
chart.buildhtml()
with open('bkk.html','w') as f:
f.write('chart.htmlcontent')ผลลัพธ์ เมื่อเปิดไฟล์ bkk.html
สามารถลองเล่น Colab บทความนี้ได้ที่ https://colab.research.google.com/drive/10C-MPTQTQYljKCuoyf2O73CYI7C29b7Y
และเข้าไปร่วมพัฒนา PyThaiAIR ได้ที่ https://github.com/wannaphong/pythaiair
บทความนี้จะเห็นได้ว่าเราไม่ได้ใช้ข้อมูลที่มาจากดาวเทียมเลย หรือ เว็บของต่างประเทศ
ตอบลบแนะนำให้ลองวัดค่า PM 10 หรือค่าอื่น ๆ ที่สูงที่สุดในประเทศไทย 5 อันดับดูนะครับ
ตอบลบขอบคุณครับ
ตอบลบช่วยสอนการใช้งานหน่อยครับ
ตอบลบ