udacity-python-project1

【文件属性】：
文件名称：udacity-python-project1
文件大小：32.21MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-17 07:36:40
Python 探索近地物体的接近方法 在此项目中，您将使用Python-以及我们在本课程中开发的技能-利用NASA / JPL近地天体研究中心的数据来搜索和探索近地天体（NEO）的接近方法。 概述 在较高的层次上，您将创建Python代码，该代码将实现一个命令行工具来检查和查询NEO及其接近地球的方法的数据集。 具体来说，您必须同时从CSV文件和JSON文件读取数据，将其转换为结构化的Python对象，对数据执行过滤操作，限制结果集的大小，然后将结果写入文件中结构化格式，例如CSV或JSON。 完成后，您将能够检查数据集中的近地对象的属性，并使用以下过滤器的任意组合查询接近地球的数据集： 在给定的日期发生。 在给定的开始日期或之后发生。 在给定的结束日期或之前发生。 以至少（或最多）X天文单位的距离接近地球。 以每秒至少（或最多）Y公里的相对速度接近地球。 直径至少等于（或至少等于）Z公

【文件预览】：
udacity-python-project1-master
----helpers.py(2KB)
----main.py(17KB)
----models.py(6KB)
----README.md(70KB)
----database.py(4KB)
----write.py(2KB)
----data()
--------cad.json(66.56MB)
--------neos.csv(12.75MB)
----tests()
--------test_query.py(19KB)
--------test_limit.py(2KB)
--------test-neos-2020.csv(2.24MB)
--------test_write.py(8KB)
--------test_python_version.py(2KB)
--------__init__.py(163B)
--------test_data_files.py(2KB)
--------test_database.py(4KB)
--------test_extract.py(4KB)
--------test-cad-2020.json(1.17MB)
----filters.py(6KB)
----extract.py(1KB)