3. Третій етап виконання курсової роботи - kubatska/ski-weather-project GitHub Wiki

Table of Contents Опис абстрактних типів даних, необхідних для вирішення завдань дослідження Діаграма класів для реалізації необхідної структури даних Діаграма класів для реалізації абстрактного типу даних

Для збереження даних я використовуватиму новий тип даних SkiWeather. При його ініціалізації необхідно задавати набір даних певної (тільки однієї) локації у форматі JSON, які отримають завдяки SKI WEATHER API. SkiWeather обробляє ці дані і повертає певні погодні чинники на даній території протягом певного періоду часу. Тобто використовуючи методи цього класу можна отримати прямий доступ до конкретних погодних даних.

Наявні методи:

• self.if_error() перевіряє чи присутні погодні дані в отриманій інформації;
• self.name() повертає назву локації;
• self.get_request() self.get_weather() є проміжними методами, які допомагають доступитися до повних об'єктів;
• self.totalSnowfall_cm() повертає загальну очікувану кількість снігопаду у конкретні дні;
• self.chanceofsnow() повертає ймовірність снігопаду у конкретні дні;
• self.hourly() повертає погодинну інформацію про погодні прогнози;
• self.date() повертає дати;
• self.bottom_min(), self.bottom_max(), self.mid_min(), self.mid_max(), self.top_min(), self.top_max() повертають найнижчі та найвищі очікувані температури (у С*) на певних висотах.
• self.chanceoffog(), self.chanceofthunder(), self.chanceofwindy(), self.snowfall_cm(), self.visibility(), self.chanceofrain() повертають дані протягом певних часових проміжків (6 год);
• self.whether() визначає чи погода оптимальна для лещетарства;
• str(self) повертає рядок, який характеризує клас.

Варто зауважити, що погодний прогноз може бути даний не лише на один день, але й на певну кількість (до 14). Тому для зручності зберігання та обробляння даних методи методи self.totalSnowfall_cm(), self.chanceofsnow(), self.hourly(), self.hourly(), self.bottom_min(), self.bottom_max(), self.mid_min(), self.mid_max(), self.top_min(), self.top_max(), self.whether(), self.chanceoffog(), self.chanceofthunder(), self.chanceofwindy(), self.snowfall_cm(), self.visibility(), self.chanceofrain() повертають інформацію у вбудованому типі даних list.

Наприклад: dates = ['2019-04-20',] top_max = [4,] top_min = [8,]

SkiWeather спроектовано так, що за потреби можна легко модифікувати/додати нові методи, завдяки яким можна буде доступитися до потрібно кількості інформації.

Для зберігання екземплярів класу SkiWeather я використовуватиму структуру даних Array, яка містить наступні методи:

• len(self) - повертає розмір масиву;
• self[i] - отримує елемент масиву за індексом;
• self.(value) - присвоює значення за індексом;
• self.clear(value) - замінює всі елементи масиву конкретним значенням;
• self.() - повертає ітератор масиву для обходу елементів;
• str(self) - повертає рядок, який характеризує масив.