锦中融合门户系统

在当今信息化时代，航天领域产生了大量宝贵的数据资源。为了更好地管理和利用这些数据，我们提出了一种基于综合信息门户的解决方案。该方案不仅能够整合各类航天数据，还支持数据的高效查询与可视化展示。

系统架构设计

本系统采用微服务架构，主要由数据采集模块、数据处理模块和数据展示模块组成。

主数据管理

数据采集模块

数据采集模块负责从不同来源获取航天数据。以下是一个简单的Python脚本示例，用于从NASA开放API接口获取卫星图像数据：

            
                import requests

                def fetch_satellite_images(api_url):
                    response = requests.get(api_url)
                    if response.status_code == 200:
                        return response.json()
                    else:
                        return None

                api_url = "https://api.nasa.gov/planetary/earth/imagery?lon=100.75&lat=1.5&date=2014-02-01&cloud_score=True&api_key=DEMO_KEY"
                images_data = fetch_satellite_images(api_url)
                print(images_data)
            
        

数据处理模块

数据处理模块对采集到的数据进行清洗、转换和存储。下面是一个使用Pandas库进行数据清洗的Python代码片段：

            
                import pandas as pd

                def clean_data(df):
                    df.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
                    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])  # 转换时间戳
                    return df

                data = {'timestamp': ['2023-01-01', '2023-01-02', None], 'value': [10, 20, 30]}
                df = pd.DataFrame(data)
                cleaned_df = clean_data(df)
                print(cleaned_df)
            
        

数据展示模块

数据展示模块负责将处理后的数据以图表等形式展示给用户。以下是一个使用Plotly库绘制折线图的Python代码示例：

            
                import plotly.express as px

                def visualize_data(df):
                    fig = px.line(df, x='timestamp', y='value', title='Satellite Data Over Time')
                    fig.show()

                visualize_data(cleaned_df)