Le projet POP (POPPY Operation Plugin) est le plugin principal à utiliser avec le framework POPPY. Il est développé par l'équipe ROC (RPW Operations Centre) à LESIA (Meudon, France) pour le compte du CNES dans le cadre de la mission Solar Orbiter de l'ESA. Il aide à la planification d'observations astronomiques, gère les données d'observations et automatise des tâches d'observation.

Package Python gérant les données du système de diffusion de données EGOS (EDDS), avec prise en charge de la lecture et de l'écriture des fichiers XML TmRaw et TcReport EDDS.

Package Python gérant les données du système de diffusion de données EGOS (EDDS), avec prise en charge de la lecture et de l'écriture des fichiers XML TmRaw et TcReport EDDS.

Petit package regroupant des énumérations utiles pour le projet exo. Les énumérations sont basées sur des namedtuples et sont utilisées pour classifier les exoplanètes en fonction de leur détection, gérer les unités de masse et de rayon, et gerer les statuts de publications.

Dépôt de code source pour la documentation globale de l'équipe exoplanète de l'Observatoire de Paris. Il contient des documentations sur PostgreSQL, Gitlab-CI, Postgrest et des exemples d'utilisation.

ExoImport est un outil utile permettant d'importer des données depuis des sources externes vers la base de données d'exoplanet.eu. Il traduit et normalise les données d'exoplanètes provenant de sources externes pour faciliter leur intégration dans la base de données.

Le projet Gildas est un conteneur Docker basé sur Debian Bullseye qui permet d'exécuter l'application Gildas avec son interface graphique. Il est utilisé pour l'analyse de données scientifiques en astronomie, en particulier pour l'extraction de données à partir de cubes astronomiques. Le conteneur inclut des scripts pour extraire des données à partir de datacube pour des tests. Il permet de monter deux volumes : /data pour les données scientifiques et /maps pour les scripts .map de Gildas.

Maser4py est un ensemble de modules Python dédiés au traitement et à l'analyse de données radio provenant de divers observatoires spatiaux et terrestres. Il se compose de trois sous-modules : maser-data pour les fonctionnalités de parsing des données radio, maser-plot pour les fonctionnalités de visualisation des données radio et maser-tools pour des programmes de support supplémentaires.

Ce projet est un tutoriel qui montre comment analyser des données spatiales provenant de l'instrument RPW LFR. Il est divisé en trois parties : un script pour télécharger les données, un script pour installer les logiciels et les dépendances Python nécessaires, et un notebook Jupyter qui contient le tutoriel proprement dit.

Ce projet est un tutoriel pour l'analyse de données de l'instrument RPW (Radio and Plasma Waves) de la mission Solar Orbiter. Il est divisé en trois parties : une introduction à l'instrument et ses données, une explication sur la récupération des données à partir de SOAR et Sunpy, et des exemples d'utilisation des données.