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Python client to retrieve data provided by DWD via their geoserver WFS API
MIT License
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dwdwfsapi

Python client to retrieve data provided by DWD via their geoserver WFS API

The DWD (Deutscher Wetterdienst) publishes various weather information for Germany. The data is published via their Geoserver. For a more information have a look here and here.

Install

pip install dwdwfsapi

Usage

The WFS API currently consists of three modules. One for retrieving the current weather warnings, one for retrieving the bio weather forecast and one for retrieving the pollen flight forecast.

Weather warnings module

Quickstart example

Python code

from dwdwfsapi import DwdWeatherWarningsAPI
dwd = DwdWeatherWarningsAPI('813073088')

if dwd.data_valid:
    print(f"Warncell id: {dwd.warncell_id}")
    print(f"Warncell name: {dwd.warncell_name}")
    print(f"Number of current warnings: {len(dwd.current_warnings)}")
    print(f"Current warning level: {dwd.current_warning_level}")
    print(f"Number of expected warnings: {len(dwd.expected_warnings)}")
    print(f"Expected warning level: {dwd.expected_warning_level}")
    print(f"Last update: {dwd.last_update}")
    print('-----------')
    for warning in dwd.current_warnings:
        print(warning)
        print('-----------')
    for warning in dwd.expected_warnings:
        print(warning)
        print('-----------')

Result (formatted for better readability)

Warncell id: 813073088
Warncell name: Stadt Stralsund
Number of current warnings: 0
Current warning level: 0
Number of expected warnings: 1
Expected warning level: 1
Last update: 2020-04-18 17:57:29.274000+00:00
-----------
{
    'start_time': datetime.datetime(2020, 4, 18, 23, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc),
    'end_time': datetime.datetime(2020, 4, 19, 5, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc),
    'event': 'FROST',
    'event_code': 22,
    'headline': 'Amtliche WARNUNG vor FROST',
    'description': 'Es tritt leichter Frost um 0 °C auf. In Bodennähe wird leichter Frost bis -4 °C erwartet.',
    'instruction': None, 'level': 1,
    'parameters':
    {
        'Lufttemperatur': '~0 [°C]',
        'Bodentemperatur': '>-4 [°C]'
    },
    'color': '#ffff00'
}
-----------

Detailed description

Methods:

Attributes (read only):

Warning dictionary

Bio weather module

Quickstart example

Python code

from dwdwfsapi import DwdBioWeatherAPI
dwd = DwdBioWeatherAPI(8)

if dwd.data_valid:
    for k, v in dwd.forecast_data.items():
        print(f"{k} - {v['name']}")
        for entry in v["forecast"]:
            print(f"\t{entry['start_time']} : {entry['color']} - {entry['level']} = {entry['impact']}")

Result

1 - allgemeine Befindensbeeinträchtigungen
        2024-03-15 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-15 12:00:00+00:00 : #37ba29 - 1 = kein Einfluss
        2024-03-16 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-16 12:00:00+00:00 : #006eff - 0 = positiver Einfluss
        2024-03-17 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-17 12:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
2 - Asthma
        2024-03-15 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-15 12:00:00+00:00 : #37ba29 - 1 = kein Einfluss
        2024-03-16 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-16 12:00:00+00:00 : #37ba29 - 1 = kein Einfluss
        2024-03-17 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-17 12:00:00+00:00 : #37ba29 - 1 = kein Einfluss
3 - Herz- und Kreislaufgeschehen (hypotone Form)
        2024-03-15 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-15 12:00:00+00:00 : #37ba29 - 1 = kein Einfluss
        2024-03-16 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-16 12:00:00+00:00 : #37ba29 - 1 = kein Einfluss
        2024-03-17 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-17 12:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
4 - Herz- und Kreislaufgeschehen (hypertone Form)
        2024-03-15 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-15 12:00:00+00:00 : #37ba29 - 1 = kein Einfluss
        2024-03-16 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-16 12:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-17 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-17 12:00:00+00:00 : #37ba29 - 1 = kein Einfluss
5 - rheumatische Beschwerden (degenerativ)
        2024-03-15 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-15 12:00:00+00:00 : #37ba29 - 1 = kein Einfluss
        2024-03-16 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-16 12:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-17 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-17 12:00:00+00:00 : #37ba29 - 1 = kein Einfluss
6 - rheumatische Beschwerden (entzündlich)
        2024-03-15 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-15 12:00:00+00:00 : #37ba29 - 1 = kein Einfluss
        2024-03-16 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-16 12:00:00+00:00 : #37ba29 - 1 = kein Einfluss
        2024-03-17 00:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung
        2024-03-17 12:00:00+00:00 : #ffff00 - 2 = geringe Gefährdung

Detailed description

Methods:

Attributes (read only):

Forecast data dictionary

Forecast dictionary

Pollen flight module

Quickstart example

Python code

from dwdwfsapi import DwdPollenFlightAPI
dwd = DwdPollenFlightAPI(41)

if dwd.data_valid:
    for k, v in dwd.forecast_data.items():
        print(f"{k} - {v['name']}")
        for entry in v["forecast"]:
            print(f"\t{entry['start_time']} : {entry['color']} - {entry['level']} = {entry['impact']}")

Result

1 - Hasel
        2024-03-15 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
        2024-03-16 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
        2024-03-17 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
2 - Erle
        2024-03-15 00:00:00+00:00 : #fee391 - 2 = gering
        2024-03-16 00:00:00+00:00 : #fee391 - 3 = gering bis mittel
        2024-03-17 00:00:00+00:00 : #fee391 - 3 = gering bis mittel
8 - Esche
        2024-03-15 00:00:00+00:00 : #fee391 - 2 = gering
        2024-03-16 00:00:00+00:00 : #fee391 - 2 = gering
        2024-03-17 00:00:00+00:00 : #fee391 - 3 = gering bis mittel
3 - Birke
        2024-03-15 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
        2024-03-16 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
        2024-03-17 00:00:00+00:00 : #ffffff - 2 = gering
4 - Gräser
        2024-03-15 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
        2024-03-16 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
        2024-03-17 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
5 - Roggen
        2024-03-15 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
        2024-03-16 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
        2024-03-17 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
6 - Beifuß
        2024-03-15 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
        2024-03-16 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
        2024-03-17 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
7 - Ambrosia
        2024-03-15 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
        2024-03-16 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine
        2024-03-17 00:00:00+00:00 : #ffffff - 0 = keine

Detailed description

Methods:

Attributes (read only):

Forecast data dictionary

Forecast dictionary