实习系统

科研系统的北京实践真是挺有意思的。我之前参与了一个在北京进行的科研项目，主要是关于环境保护的。这个项目需要收集大量的数据，然后通过分析这些数据来提出一些环保建议。听起来是不是挺复杂的？其实做起来还挺有趣的。

首先，我们需要收集数据。在这个项目中，我们主要关注的是空气质量。为了获取实时的数据，我们编写了一个Python脚本来抓取公开的数据源。这里是一个简单的代码片段，用来获取某一天的空气质量数据：

        import requests

        def fetch_air_quality_data(date):
            url = f"http://api.example.com/air-quality?date={date}"
            response = requests.get(url)
            if response.status_code == 200:
                return response.json()
            else:
                print("Failed to fetch data")
                return None

        air_quality_data = fetch_air_quality_data('2023-01-01')
        print(air_quality_data)
        

接下来，我们把这些数据存储起来，以便后续分析。我们选择使用MySQL数据库来存储这些信息。下面是一个简单的例子，展示如何将数据插入到数据库中：

        import mysql.connector

        def store_data_in_db(data):
            connection = mysql.connector.connect(
                host='localhost',
                user='root',
                password='yourpassword',
                database='environmental_data'
            )
            cursor = connection.cursor()

            query = "INSERT INTO air_quality (date, pm2_5, pm10) VALUES (%s, %s, %s)"
            cursor.execute(query, (data['date'], data['pm2_5'], data['pm10']))
            connection.commit()
            cursor.close()
            connection.close()

        store_data_in_db(air_quality_data)
        

最后一步就是分析数据了。我们使用了Pandas库来进行数据分析。这里有一个简单的例子，展示如何计算一段时间内PM2.5的平均值：

        import pandas as pd

        def calculate_average_pm2_5(start_date, end_date):
            # 假设我们已经从数据库中获取了所有数据并存入了DataFrame df
            df = pd.DataFrame({
                'date': ['2023-01-01', '2023-01-02'],
                'pm2_5': [50, 60]
            })
            
            filtered_df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] <= end_date)]
            average_pm2_5 = filtered_df['pm2_5'].mean()
            return average_pm2_5

        average_pm2_5 = calculate_average_pm2_5('2023-01-01', '2023-01-31')
        print(f"Average PM2.5 from 2023-01-01 to 2023-01-31 is {average_pm2_5}")
        

这个项目让我学到了很多东西，特别是在处理大量数据和使用Python进行科学计算方面。北京的科研环境真的很棒，有很多机会可以参与到实际的项目中去。