adafruit / adafruit/Adafruit_CircuitPython_JSON_Stream

Odd (literally) issue with nested dictionaries from weather.gov API

Đang mở
#5 4 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
Ngôn ngữ chính
Python
Star
2
Fork
7
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

I'm trying to fetch and parse https://api.weather.gov/gridpoints/BOX/71,90/forecast/hourly with a MatrixPortal, which does not have a lot of spare RAM. Things are basically working, but when I tried to add probability of precipitation to the data I'm fetching, I got a surprise — it's skipping every other list item.

The json in question is a dictionary with the data I want under the key `properties`. That key's value is another dictionary, which contains the key `periods`, which is a _list_ of more dictionaries. Parsing all this works fine as long as I'm simply reading key/value pairs in the right order:

```python
hourly_file = io.open("hourly.json",'rb')
json_data = adafruit_json_stream.load(hourly_file)
periods = json_data['properties']['periods']

for period in periods:
print(f"Number: {period['number']:03}")
print(f"Start: {period['startTime']}")
print(f"End: {period['endTime']}")
print(f"Temp: {period['temperature']} {period['temperatureUnit']}")
print(f"Forecast: {period['shortForecast']}")
```

For testing, I'm using the system python on Fedora Linux, with [hourly.json](https://github.com/adafruit/Adafruit_CircuitPython_JSON_Stream/files/15503026/hourly.json) pre-downloaded. But this is exactly the same problem I'm seeing on the MatrixPortal with CircuitPython 9.1. What problem? Well, each period looks something like this:

```json
{
"number": 1,
"name": "",
"startTime": "2024-05-30T12:00:00-04:00",
"endTime": "2024-05-30T13:00:00-04:00",
"isDaytime": true,
"temperature": 57,
"temperatureUnit": "F",
"temperatureTrend": null,
"probabilityOfPrecipitation": {
"unitCode": "wmoUnit:percent",
"value": 80
},
"dewpoint": {
"unitCode": "wmoUnit:degC",
"value": 10
},
"relativeHumidity": {
"unitCode": "wmoUnit:percent",
"value": 77
},
"windSpeed": "9 mph",
"windDirection": "N",
"icon": "https://api.weather.gov/icons/land/day/rain_showers,80?size=small",
"shortForecast": "Rain Showers",
"detailedForecast": ""
}
```
and if try to get at one of the further-nested values, that's when stuff gets weird. For example:

```python
for period in periods:
print(f"Number: {period['number']:03}")
print(f"Start: {period['startTime']}")
print(f"End: {period['endTime']}")
print(f"Temp: {period['temperature']} {period['temperatureUnit']}")
print(f"Rain%: {period['probabilityOfPrecipitation']['value']}")
print(f"Forecast: {period['shortForecast']}")
```

... _skips every other period_, printing (in this example) just the odd-numbered ones.

Or, if I remove any lookups for keys _after_ the nested item, like:

```python
for period in periods:
print(f"Number: {period['number']:03}")
print(f"Start: {period['startTime']}")
print(f"End: {period['endTime']}")
print(f"Temp: {period['temperature']} {period['temperatureUnit']}")
print(f"Rain%: {period['probabilityOfPrecipitation']['value']}")
#print(f"Forecast: {period['shortForecast']}")
```

... it stops after the _first_ period.

Is there a better way to do this?

Is there a way to turn the `Transient` "period" into a real dictionary on each step of the loop? That'll use more memory, but only temporarily. Or, for that matter, just `period['probabilityOfPrecipitation']`?

Or should I be doing something else altogether?

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách tái hiện hành vi truy cập lồng nhau với tệp hourly.json được liên kết, Python hệ thống và adafruit_json_stream.load, sau đó kiểm tra cách các khoảng thời gian và các dictionary lồng nhau được duyệt qua. Hoàn thành khi việc truy cập probabilityOfPrecipitation.value không còn bỏ qua hoặc dừng các khoảng thời gian, đồng thời vẫn duy trì hành vi streaming với mức sử dụng bộ nhớ thấp.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
python
Lĩnh vực
embedded-iot
Loại issue
Lỗi
Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
38/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.