本篇文档介绍了如何利用Python语言对气象观测数据进行解析和存储的过程。在气象现代化业务发展的背景下，气象站的增多和种类的丰富带来了大量气象观测数据。这些数据通常以文本格式存储，为方便查询、分析和统计，需要对其进行预处理和解析。Python凭借其简单易学、跨平台可移植、免费开源等特点，成为处理这类任务的理想选择。本文详细说明了利用Python技术实现气象数据解析和存储的方法和步骤。
文档描述了气象观测数据的特点。原始观测数据通常以文本格式存储，每10分钟生成一次，按气象要素分类保存为不同的文本文件。这些文件数据量大，年份跨度长，文件格式多样，不易直接进行查询和分析。
为了解决这些问题，文中提出了一个气象观测数据解析与存储系统的设计方案。该系统通过三大子系统和多个子模块构成：资料入库子系统、资料自动补传子系统和中心站补传子系统。资料入库子系统负责读取站点信息，下载数据文件，并解析文件内容存储至数据库中；自动补传子系统负责查找不同类型的站点数据并进行补传；中心站补传子系统则主要对中心站数据进行补传。
系统的主要特点之一是使用Python语言进行开发，Python作为一种面向对象的解释型计算机语言，具备丰富的类库支持和简洁清晰的语法。系统部署后能够方便地实现程序更新升级，并可在Linux系统上稳定运行，发挥Linux多用户、多任务、支持多线程和多CPU的优势。
系统的工作流程为：启动资料入库程序读取站点信息，每10分钟下载所需的数据文件，解析文件内容，存储到MySQL数据库中。对于无法找到的站点缺测信息，则保存到缺测信息记录表中。
文档还提到了Python在数据解析方面的具体技术实现，包括利用Ftplib类库下载FTP服务器上的数据，使用Python的“切片”技术对原始文本数据进行解析，以及利用pymysql类库将整理后的数据存储到MySQL数据库中。这些技术的应用极大地提高了气象数据处理的效率和灵活性。
此外，文档还通过图形化产品和数据表格，说明了气象数据的可视化处理。其中，自动补传程序包含了自动站数据模块、区域站数据模块以及无人站数据模块等，分别对应不同类型的气象数据。补传程序能够根据缺测记录表中的信息自动选择启动相应的模块进行数据补传，并在补传成功后更新缺测信息。
通过这个系统，气象数据的分析和处理变得更加高效和便捷，不仅满足了气象业务的实际需求，而且对于气象数据的分析与处理具有一定的参考和借鉴意义。
