Python批量获取精密轨道数据

前两天因为要做时序处理，需要的精密轨道数据很多，一个一个筛选很耗时耗力，所以作者就写了一个批量获取精密轨道数据的程序，供大家参考使用。

一、精密轨道下载网址

二、程序使用的注意事项

三、cookie的获取以及csv文件的编写保存

1、cookie的获取

2、csv文件的编写与保存

四、更改re(在get_info_href()函数）

五、文件下载保存的文件夹

六、注意事项

七、批量获取精密轨道数据代码

一、精密轨道下载网址

https://s1qc.asf.alaska.edu/aux_poeorb/

二、程序使用的注意事项

1、该程序获取的为'https://s1qc.asf.alaska.edu/aux_poeorb/'这个网站上的数据
2、需要写一个csv文件，在csv文件的第一列往下开始写影像下载时间
3、该程序需要更改的第一个地方为'get_info_href()'和'DownLoad_POD()'这两个函数里面的cookie属性
4、需要改re表达式里面的S1A\SAB
5、该程序需要更改的第二个地方为'get_data_time()'函数下的csv文件的路径，例如：'D:\python\datatime.csv'
6、该程序下载精密轨道数据的路径为该程序运行下面的POD文件夹，程序会自己创建，路径在输出窗口也会出现

三、cookie的获取以及csv文件的编写保存

1、cookie的获取

（1）首先我们先打开网址，按鼠标右键点击检查或者F12开发者工具，点击到上面的Network

（2）键盘按ctrl+r,点击aux_poeorb/里面的Headers,鼠标下拉找到Cookie，点击复制，粘贴到程序里面。（'get_info_href()'和'DownLoad_POD()'这两个函数里面的cookie属性）

2、csv文件的编写与保存

（1）打开excel文件，在其第一列写入数据，数据为影响日期

（2）保存数据，在保存数据时选择CSV UTF-8文件类型

（3）在程序中输入该文件保存的路径（在get_datatime()函数里面）

四、更改re(在get_info_href()函数）

根据要下载的卫星型号来更改S1A\S1B

五、文件下载保存的文件夹

该程序下载精密轨道数据的路径为该程序运行下面的POD文件夹，程序会自己创建，路径在输出窗口也会出现

六、注意事项

作者试验了25个数据，亲测可行，但时间为什么用了267秒，按理说程序运行应该很快。

这是因为在程序里面我们运用了两个sleep(2)代码，这就意味着25个文件需要100秒才能访问完，实际我们运行了167秒，这个时间还是可行的。

为什么要睡眠2秒，这个可以帮助我们在访问网站时频率降低，防止网站对我们进行禁止访问，是个很实用的方法。

有时候网站会不稳定，可能需要文明上网，但大部分时间都是不需要的。

如果有时候科学上网也解决不了，按找cookie的方法，里面有个参数User-Agent，替换我们get_info_href()和DownLoad_POD()函数里面的User-agent。

当然这种情况毕竟较少见，如果遇到可以尝试这种方法。

七、批量获取精密轨道数据代码

from urllib.request import Request,build_opener
from urllib.error import URLError
from my_fake_useragent import UserAgent
from time import sleep
import re
import datetime
import pandas
import os
from dateutil.parser import parse
'''
1、该程序获取的为'https://s1qc.asf.alaska.edu/aux_poeorb/'这个网站上的数据
2、需要写一个csv文件，在csv文件的第一列往下开始写影像下载时间
3、该程序需要更改的第一个地方为'get_info_href()'和'DownLoad_POD()'这两个函数里面的cookie属性
4、该程序需要更改的第二个地方为'get_data_time()'函数下的csv文件的路径，例如：'D:\python\datatime.csv'
5、该程序下载精密轨道数据的路径为该程序运行下面的POD文件夹，程序会自己创建，路径在输出窗口也会出现
'''
def get_info_href():#利用正则表达式获取每个具体精轨数据的网址try:ua=UserAgent(family='chrome')UA=ua.random() # 设置虚拟代理headers={'User-Agent':UA,'Cookie':'_ga=GA1.2.649753142.1634525068; _ce.s=v11.rlc~1634525094488; asf-urs=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.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.W8Ygb7kVfDO0FFi0i0-zyPCthRD2owCAiBbGawRBvnlcMYS7K5eBsWyYClgHGFfiHtVS83CdYQvZG3g06a1gGPMzqfWqEu55LqcGN-CRNdXt6NeR0a-Ybf9_NQU_TGQNke4xFWx9bOp6LOJXmxUmhTsb4N7ESUqSJccGzPXnr3izZVc1Hqzl-Oiath43mTSRL-nFVJA5V9NpiksbufND4rvxSWa6D5fV63n1pw-uFwola92C86GBaSZo5mKcSLP4llvUktDQViVkZClWde6UtuWsnds7ABIMps9CZj7KBH7jlOWGDkc_Jq0UAeeSzY0ZCYm0zfd0jkWJ3YjehgSH_SlGSStu_H0DELLnPcOXoyhg2QgrmgABbU5YQ-Y0SR95XQCFnauXK_g1nPpHQ3REChPZ7cNPNkjNb1Nqep_D0AfS3TerMw8t_yKSJ9t-sF_ydArhF4IH1yjNSV5aza69vkVtL5dQZLFUQp8nkjURg9dQy5vXS6Q7tbZTMnKj1borHW-uzXZiQ4G5LhsWGRLnpCqheC7IvqrVu2LzhnthD0UMFer2RLMVWPkYQ1jyCxmDV-u15Jt3j7f5sryyV-HSLqt_4Dv2WERX1d4Y-IGsxamxILA3I8f8NlhNfgFKMG8J2bAlF53rupfr6BsQRKfS9LCXzxpMcwn8xeZSL2Okhoc; urs-user-id=suozhihui; urs-access-token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJvcmlnaW4iOiJFYXJ0aGRhdGEgTG9naW4iLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJ0eXBlIjoiT0F1dGgiLCJjbGllbnRfaWQiOiJCT19uN25USWxNbGpkdlU2a1JSQjNnIiwiZXhwIjoxNjUzMjAyNzAxLCJpYXQiOjE2NTA2MTA3MDEsImlzcyI6IkVhcnRoZGF0YSBMb2dpbiIsInVpZCI6InN1b3poaWh1aSJ9.XtJki8BG1PZTIgtRm7RSzeIN3AaMh_JkcP_unxflpxY'}url='https://s1qc.asf.alaska.edu/aux_poeorb/' # 请求网址time=get_datetime() # 运行get_datatime()函数，返回时间day = datetime.timedelta(days=1)#确定day参数，让day=1href=[] # 设置空列表，用来存储精轨网址for i in time: # 对返回来的时间进行遍历# str为正则表达式，用来识别数据，记得更改S1A\S1B,int((i-day).strftime("%Y%m%d"))和int((i+day).strftime("%Y%m%d"))根据精轨命名规则计算前一天和后一天日期str=f'S1A_OPER_AUX_POEORB_OPOD_\d+\w\d+_\w{int((i-day).strftime("%Y%m%d"))}\w\d+_{int((i+day).strftime("%Y%m%d"))}\w\d+.EOF'req=Request(url,headers=headers) # 发送请求头sleep(2) # 睡眠两秒，防止网站识别opener=build_opener()result=opener.open(req)a=result.read().decode() # 获取所有的精轨网址，以str类型进行保存result1 = re.search(str, a) # 利用正则表达式进行匹配href.append(result1.group()) # 将匹配好的数据存放道href列表中return href # 返回href列表except URLError as e:print(print('网络错误为:'+e))
def DownLoad_POD():#开始下载POD数据文件ua = UserAgent(family='chrome')UA = ua.random()#设置虚拟代理headers = {'User-Agent': UA,'Cookie':'_ga=GA1.2.649753142.1634525068; _ce.s=v11.rlc~1634525094488; asf-urs=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.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.W8Ygb7kVfDO0FFi0i0-zyPCthRD2owCAiBbGawRBvnlcMYS7K5eBsWyYClgHGFfiHtVS83CdYQvZG3g06a1gGPMzqfWqEu55LqcGN-CRNdXt6NeR0a-Ybf9_NQU_TGQNke4xFWx9bOp6LOJXmxUmhTsb4N7ESUqSJccGzPXnr3izZVc1Hqzl-Oiath43mTSRL-nFVJA5V9NpiksbufND4rvxSWa6D5fV63n1pw-uFwola92C86GBaSZo5mKcSLP4llvUktDQViVkZClWde6UtuWsnds7ABIMps9CZj7KBH7jlOWGDkc_Jq0UAeeSzY0ZCYm0zfd0jkWJ3YjehgSH_SlGSStu_H0DELLnPcOXoyhg2QgrmgABbU5YQ-Y0SR95XQCFnauXK_g1nPpHQ3REChPZ7cNPNkjNb1Nqep_D0AfS3TerMw8t_yKSJ9t-sF_ydArhF4IH1yjNSV5aza69vkVtL5dQZLFUQp8nkjURg9dQy5vXS6Q7tbZTMnKj1borHW-uzXZiQ4G5LhsWGRLnpCqheC7IvqrVu2LzhnthD0UMFer2RLMVWPkYQ1jyCxmDV-u15Jt3j7f5sryyV-HSLqt_4Dv2WERX1d4Y-IGsxamxILA3I8f8NlhNfgFKMG8J2bAlF53rupfr6BsQRKfS9LCXzxpMcwn8xeZSL2Okhoc; urs-user-id=suozhihui; urs-access-token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJvcmlnaW4iOiJFYXJ0aGRhdGEgTG9naW4iLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJ0eXBlIjoiT0F1dGgiLCJjbGllbnRfaWQiOiJCT19uN25USWxNbGpkdlU2a1JSQjNnIiwiZXhwIjoxNjUzMjAyNzAxLCJpYXQiOjE2NTA2MTA3MDEsImlzcyI6IkVhcnRoZGF0YSBMb2dpbiIsInVpZCI6InN1b3poaWh1aSJ9.XtJki8BG1PZTIgtRm7RSzeIN3AaMh_JkcP_unxflpxY'}hrefs=get_info_href()path() # 返回设置到的POD路径num=0for href in hrefs: # 遍历每一个返回回来的POD网址try:url = f'https://s1qc.asf.alaska.edu/aux_poeorb/{href}'req = Request(url, headers=headers)sleep(2)opener= build_opener()result = opener.open(req)try:'''开始下载数据'''print('数据下载中')f = open(f'{href}', 'w', encoding='utf-8')f.write(result.read().decode())f.close()print(f'{href}下载完成')num = num + 1except BaseException as f:print('文件下载错误为:',f)except URLError as e:print('网络错误为:',e)print('下载POD数据',str(num),'个',f'下载文件夹路径为{os.getcwd()}')
def path(): # 更改路径，创建POD文件夹path = os.getcwd()isexist = os.path.exists('POD')if not isexist: # 判断该路径下有无POD文件os.mkdir('POD')os.chdir(f'{path}\POD')print(f'在该{path}下已创建POD文件夹,已将当前目录设置为{os.getcwd()}')else:os.chdir(f'{path}\POD')os.chdir(f'{path}\POD')print(f'该{path}下已存在POD文件夹，已将当前目录设置为{os.getcwd()}')
def get_datetime(): # 对csv文件里面的时间进行转换with open(r'D:\pythonProject\python爬虫\datatime.csv', encoding='utf-8') as a:a_scv = pandas.read_csv(a, header=None)nrows = a_scv.shape[0]ncols = a_scv.columns.sizelist = []print('时间数据加载中')for irow in range(nrows):for icol in range(ncols):print(a_scv.iloc[irow, icol])list.append(a_scv.iloc[irow, icol])print(f'加载{nrows}条时间数据')time = []for t in list:time.append(parse(str(t)).date())return time
if __name__=='__main__':start_time=datetime.datetime.now()DownLoad_POD()end_time=datetime.datetime.now()spend_time=(end_time-start_time).secondsprint('下载时间为',spend_time,'s')