一个有用的迷你包，用于搜索TESS/Kepler/K2数据
项目描述
lksearch
一个有用的包，用于搜索TESS/Kepler/K2数据
lksearch是一个由社区开发的开源Python包，提供了一种用户友好的方式来搜索Barbara A. Mikulski空间望远镜档案馆（MAST）门户网站，用于从NASA的TESS、K2和Kepler任务获取科学数据和任务产品。此包旨在降低学生、天文学家和公民科学家分析这些NASA任务时间序列数据的门槛。它通过提供一套简化的类，具有简化的输入和输出，并包装了Astroquery的 MAST.Observations类，并提供用户友好的观测表后处理和方便的捆绑下载方法来实现这一点。
快速入门
安装lksearch及其所有依赖项的最简单方法是使用pip命令，这是所有Python发行版的标配。（在发布时）
要在终端窗口中安装lksearch，请运行以下命令
$ python -m pip install lksearch --upgrade--upgrade标志是可选的，但如果您已经安装了lksearch并希望升级到最新版本，则推荐使用。
根据具体的Python环境，您可能需要将python替换为正确的Python解释器，例如python3。
搜索包用于查找和检索TESS/Kepler/K2任务数据
此包是光曲线搜索功能的独立实现。虽然此包与lightkurve.search模块共享许多共同功能，但它有许多重大变化，如下所述。
用法
from lksearch import MASTSearch, TESSSearch, KeplerSearch, K2Search
### Get long-cadence target pixel files for Kepler
res = search.KeplerSearch("KIC 11904151", exptime="long").cubedata
### Get TESScut cutouts for a particular target and sector
res = TESSSearch("TOI 2257").tesscut
res.download()贡献
lksearch是一个开源、社区驱动的包。我们欢迎用户为lksearch贡献并开发新功能。
有关更多信息，请参阅Lightkurve社区指南。
引用
如果您在研究中发现lksearch很有用，请引用它并在GitHub上为我们点个星！
如果您在出版物中使用Lightkurve进行工作或研究，我们要求以下致谢或引用
本研究使用了Lightkurve，这是一个用于开普勒和TESS数据分析的Python包（Lightkurve协作，2018）。
在Lightkurve文档中查看完整的引用说明，包括依赖项。
联系方式
lksearch是由TESS科学支持中心创建的开源社区项目。与我们的联系方式是打开一个问题或通过电子邮件tesshelp@bigbang.gsfc.nasa.gov。
请包括一个自包含的示例，全面展示您的问题或疑问。
更新日志
已修改类结构。基类是MASTSearch。用户应使用特定任务类（KeplerSearch/K2Search/TESSSearch）来获取特定任务的结果。
结果表以pandas数据框形式保存
TESScut搜索功能现在使用tesswcs来识别观测区域
数据产品现在是通用的（timeseries包含光曲线产品，cubedata包含目标像素文件和TESSCut，dvreports包含包含数据验证报告的pdf文件）
‘download’默认使用AWS云存储。
‘download’现在只将文件下载到磁盘。它不再返回lightkurve对象。
下载文件
下载适用于您的平台的文件。如果您不确定要选择哪个，请了解有关安装包的更多信息。