Upload files to "/"

Dockerfile

@@ -0,0 +1,18 @@
+FROM ubuntu/nginx:1.18-22.04_beta
+ENV TZ=Europe/Helsinki
+
+RUN apt-get update \
+    && apt-get install -y python3-pip \
+    && pip3 install geopandas \
+    && pip3 install pandas geopy \
+    && pip3 install requests
+
+COPY index.html /var/www/html/index.html
+
+COPY script.py /var/www/html/script.py
+
+CMD chmod +x /var/www/html/script.py
+
+CMD python3 /var/www/html/script.py
+
+

README.md

@@ -0,0 +1,17 @@
+Säätiedot! Weather!
+
+Muunna script.py tiedostosta 15 ja 16 rivi.
+Laita omat koordinaattisi missä asut, niin säätiedot haetaan sen mukaan.
+
+
+sudo docker build -t weather .
+
+sudo docker run -d --name wttrin10 -p 8600:80 weather
+
+sudo docker exec -it wttrin10  /bin/bash
+
+http://localhost:8600
+
+Scripti joka hakee tiedot päivittyy 20 min välein.
+Selain päivittyy 10 min välein
+

index.html

@@ -0,0 +1,4 @@
+<meta charset="UTF-8">
+<meta http-equiv="refresh" content="600">
+
+<h3>Odota hetki...</h3>

script.py

@@ -0,0 +1,67 @@
+import pandas as pd
+from geopy.distance import geodesic
+import requests
+import subprocess
+import time
+from datetime import datetime
+import os
+
+cmd = 'nginx'
+os.system(cmd)
+
+while True:
+
+    # Muuta seuraavat parametrit tarpeen mukaan
+    LATITUDE = "61.4981"
+    LONGITUDE = "23.7608"
+    MAX_RESULTS = 15
+
+    # Lataa maailman kaupunkien tietokanta
+    world_cities = pd.read_csv('https://download.geonames.org/export/dump/cities15000.zip', sep='\t', header=None, encoding='utf-8', low_memory=False)
+    world_cities.columns = ['geonameid', 'name', 'asciiname', 'alternatenames', 'latitude', 'longitude', 'feature_class', 'feature_code', 'country_code', 'cc2', 'admin1_code', 'admin2_code', 'admin3_code', 'admin4_code', 'population', 'elevation', 'dem', 'timezone', 'modification_date']
+
+    # Laske etäisyys ja valitse lähimmät kaupungit
+    world_cities['distance'] = world_cities.apply(lambda row: geodesic((LATITUDE, LONGITUDE), (row['latitude'], row['longitude'])).km, axis=1)
+    nearest_cities = world_cities.nsmallest(MAX_RESULTS, 'distance')
+
+    # Hae säätiedot wttr.in-sivustolta curl-komennolla
+    weather_data_list = []
+    cities_to_fetch = ["Death_valley", "London", "Sydney", "Oimjakon"]
+    for city_name in cities_to_fetch:
+        url = f"https://wttr.in/{city_name}?format=%l:+%c+%t+%h+%P+%w+%p+%S+%s"
+        response = requests.get(url)
+        weather_data = response.text.strip()
+        weather_data_list.append(weather_data)
+
+    #Kello
+    current_time = datetime.now()
+    formatted_time = current_time.strftime("%H:%M")
+
+    # Tulosta lähimpien kaupunkien nimet ja säätiedot
+    with open("/var/www/html/index_TEMP.html", "w") as f:  # Avaa tiedosto kirjoitustilassa
+        f.write('<meta charset="UTF-8">\n')
+        f.write('<meta http-equiv="refresh" content="20">\n')
+        f.write(f"<h2>Sää tiedot klo:{formatted_time}, {MAX_RESULTS} lähintä kaupunkia tampereelta päin katsottuna..</h2>\n")
+        f.write(f"<b>Kaupunki, sää, °C, kosteus, paine, tuuli, sade, auringon nousu ja lasku ajat.</b>\n")
+
+        for index, city in nearest_cities.iterrows():
+            if not pd.isnull(city['name']):
+                url = f"https://wttr.in/{city['name']}?format=%l:+%c+%t+%h+%P+%w+%p+%S+%s"
+                response = requests.get(url)
+                weather_data = response.text.strip()
+                city_name = city['name']
+                f.write(f"<p>{weather_data}</p>")  # Kirjoita tiedostoon säätiedot
+
+        # Kirjoita muutaman kaupungin säätiedot tiedostoon
+        f.write(f"<h3>Muutama kylmä ja kuuma kaupunki</h3>\n")
+        f.write(f"<b>Kaupunki, sää, °C, kosteus, paine, tuuli, sade, auringon nousu ja lasku.</b>\n")
+
+        for weather_data in weather_data_list:
+            f.write(f"<p>{weather_data}</p>\n")
+
+    # Siirrä temp-tiedosto lopulliseen tiedostoon
+    cmd = 'mv /var/www/html/index_TEMP.html /var/www/html/index.html'
+    os.system(cmd)
+
+    time.sleep(1200)  # Odota 20 minuuttia ennen seuraavaa hakuajoa
+