Установка Python

Поддержка Python

Клиентская библиотека Python Earth Engine совместима с версиями Python, поддерживаемыми Google Cloud . Поддержка обновляется ежегодно в соответствии с графиком выпуска Python ( PEP 602 ; Статус версий Python ). Использование неподдерживаемых версий Python может привести к сбоям аутентификации, неожиданному поведению или сбою определенных операций.

Варианты установки

Если вы используете Google Colab , последняя версия клиентской библиотеки Python Earth Engine уже установлена ​​(через pip). Попробуйте следующий блокнот, чтобы начать работу с Earth Engine и Colab:

Запустить в Google Colab

Посмотреть исходный код на GitHub

Если вы не используете Colab, клиентскую библиотеку Earth Engine можно установить и обновить в вашей системе вручную с помощью conda (рекомендуется) или pip :

pip install earthengine-api

pip install earthengine-api --upgrade

Импорт пакетов

Пакет Python API называется ee . Его необходимо импортировать и инициализировать для каждого нового сеанса Python и сценария:

import ee

Аутентификация и инициализация

Прежде чем использовать клиентскую библиотеку Python Earth Engine, вам необходимо пройти аутентификацию и использовать полученные учетные данные для инициализации клиента Python. Бегать:

ee.Authenticate()

При этом будет выбран лучший режим аутентификации для вашей среды и предложено подтвердить доступ для ваших сценариев. Для инициализации вам необходимо предоставить проект, которым вы владеете или у вас есть разрешения на использование. Этот проект будет использоваться для выполнения всех операций Earth Engine:

ee.Initialize(project='my-project')

См. руководство по аутентификации для устранения неполадок и получения дополнительной информации о режимах аутентификации и облачных проектах.

Привет, мир!

Вот короткий сценарий, позволяющий проверить, все ли у вас готово для работы с Earth Engine.

import ee
ee.Authenticate()
ee.Initialize(project='my-project')
print(ee.String('Hello from the Earth Engine servers!').getInfo())

Синтаксис

API-интерфейсы Python и JavaScript имеют доступ к одним и тем же функциям на стороне сервера, но выражения на стороне клиента ( подробнее о клиенте и сервере ) могут различаться из-за различий в синтаксисе языка. В следующей таблице приведен список общих синтаксических различий, с которыми вы можете столкнуться при работе с API Python по сравнению с API JavaScript.

function myFun(arg) {
  return arg;
}

var myFun = function(arg) {
  return arg;
};

def my_fun(arg):
  return arg

var foo = col.map(function(arg) {
  return arg;
});

foo = col.map(lambda arg: arg)

var myVar = 'var';

my_var = 'var'

var match = such.and(that);
var match = such.or(that);
var match = such.not(that);

match = such.And(that)
match = such.Or(that)
match = such.Not(that)

var foo = my.really()
              .reallyLong()
              .methodChain();

foo = (my.really()
       .reallyLong()
       .methodChain())

var dic = {'key': value};
var dic = {key: value};

dic = {'key': value}

var value = dic.key;
var value = dic['key'];

value = dic['key']

// Positional arguments.
var foo = fun(argX, argY, argZ);
// Keyword arguments object.
var foo = fun({y: argY});

# Positional arguments.
foo = fun(arg_x, arg_y, arg_z)
# Keyword arguments dictionary.
foo = fun(**{'y': arg_y})
# Keyword arguments.
foo = fun(x=arg_x, z=arg_z)

var t = true;
var f = false;

t = True
f = False

var na = null;

na = None

//

#

Объекты даты

Определяйте объекты даты на стороне клиента и манипулируйте ими с помощью модуля datetime . Включите модуль в свой скрипт:

import datetime

Преобразуйте ee.Date в дату на стороне клиента:

ee_date = ee.Date('2020-01-01')
py_date = datetime.datetime.utcfromtimestamp(ee_date.getInfo()['value']/1000.0)

Преобразуйте дату на стороне клиента в ee.Date:

py_date = datetime.datetime.utcnow()
ee_date = ee.Date(py_date)

Экспорт данных

Для экспорта данных с помощью API Python требуется использование модуля ee.batch , который предоставляет интерфейс для функций Export . Передавайте аргументы параметров так же, как и в API JavaScript, учитывая различия, отмеченные в таблице синтаксиса выше. Задачи экспорта необходимо запускать путем вызова метода start() для определенной задачи. Запросите статус задачи, вызвав для нее метод status() . В следующем примере демонстрируется экспорт объекта ee.Image .

Создайте задачу экспорта:

task = ee.batch.Export.image.toDrive(image=my_image,  # an ee.Image object.
                                     region=my_geometry,  # an ee.Geometry object.
                                     description='mock_export',
                                     folder='gdrive_folder',
                                     fileNamePrefix='mock_export',
                                     scale=1000,
                                     crs='EPSG:4326')

Запустите задачу экспорта:

task.start()

Проверьте статус задачи экспорта:

task.status()

Результатом task.status() является словарь, содержащий такую ​​информацию, как состояние задачи и ее идентификатор.

{
  'state': 'READY',
  'description': 'my_export_task',
  'creation_timestamp_ms': 1647567508236,
  'update_timestamp_ms': 1647567508236,
  'start_timestamp_ms': 0,
  'task_type': 'EXPORT_IMAGE',
  'id': '56TVJIZABUMTD5CJ5YHTMYK4',
  'name': 'projects/earthengine-legacy/operations/56TVJIZABUMTX5CJ5HHTMYK4'
}

Вы можете отслеживать ход выполнения задачи, используя поле state . См. страницу «Среды обработки» для получения списка значений state и дополнительной информации о жизненном цикле задачи .

Печать объектов

При печати объекта Earth Engine в Python печатается сериализованный запрос объекта, а не сам объект. Обратитесь к странице «Клиент против сервера», чтобы понять причину этого.

Вызовите getInfo() для объектов Earth Engine, чтобы передать желаемый объект с сервера клиенту:

# Load a Landsat image.
img = ee.Image('LANDSAT/LT05/C02/T1_L2/LT05_034033_20000913')

# Print image object WITHOUT call to getInfo(); prints serialized request instructions.
print(img)

# Print image object WITH call to getInfo(); prints image metadata.
print(img.getInfo())

Объекты пользовательского интерфейса

Модуль ui Earth Engine доступен только через редактор кода API JavaScript. Используйте сторонние библиотеки для элементов пользовательского интерфейса в Python. Такие библиотеки, как geemap , Folium и ipyleaflet, обеспечивают интерактивное отображение карт, а построение диаграмм можно выполнить с помощью Matplotlib , Altair или seaborn , и это лишь некоторые из них. См. примеры в блокноте настройки Earth Engine в Colab для использования geemap и Matplotlib.

Python в руководстве разработчика

Код Python включен в Руководство разработчика Earth Engine. Примеры кода, если они доступны, можно просмотреть, щелкнув вкладку «Colab (Python)» в верхней части блоков кода. Страницы руководства также могут включать кнопки вверху для запуска страницы в виде блокнота Colab или просмотра на GitHub. Примеры кода Python предназначены для запуска с помощью Google Colab . Интерактивная карта и исследование объектов обрабатываются библиотекой geemap . Клиентская библиотека Python Earth Engine и geemap предустановлены в Colab.

Настройка Earth Engine

Для запуска кода Python необходимо импортировать библиотеку Earth Engine, выполнить аутентификацию и инициализацию. В примерах используются следующие команды (альтернативные варианты см. на странице «Аутентификация и инициализация »).

import ee
ee.Authenticate()
ee.Initialize(project='my-project')

Интерактивное исследование с помощью geemap

Библиотека geemap используется для отображения фрагментов карты и печати расширенных представлений объектов Earth Engine. Эти функции библиотеки зависят соответственно от ipyleaflet и eerepr . Библиотека geemap и ее зависимости предустановлены в Google Colab; импортируйте его в каждый сеанс.

import geemap.core as geemap

Классы данных Geographic Earth Engine, такие как ee.Image и ee.FeatureCollection , можно просмотреть с помощью объекта geemap.Map . Сначала определите объект карты. Затем добавьте к нему слои или измените его область просмотра.

# Initialize a map object.
m = geemap.Map()

# Define an example image.
img = ee.Image.random()

# Add the image to the map.
m.add_layer(img, None, 'Random image')

# Display the map (you can call the object directly if it is the final line).
display(m)