一、Earth Engine JS API vs. Python API

Earth Engine JavaScript Code Editor ：

• 具有完善的说明文档及向导
• 较为容易上手（针对于初次接触GEE的同学
• 内置交互式制图功能
• 可借助API定制GEE APP web程序
• 无法安装第三方库

Earth Engine Python API:

• 缺乏相应的说明文档
• 更加简单的语法规则（对于那些不了解JS语法的同学非常友好
• 能够进行批量化处理（如批量导出影像数据）
• 可引入各类python工具库（如数学统计、绘图）
• 易于访问本地数据
• 能够引入深度学习

二、Python API配置流程

在配置GEE API之前需要先解决两个问题*（这两个部分就不在这里做详细说明，网上都有教程）：

• 申请GEE平台使用权限
• 能给科学上网
• 安装配置好anaconda或miniconda（注意把默认镜像源修改至清华镜像源）

1. 首先创建conda Earth Engine API虚拟环境：

conda create --name ee

2. 然后激活conda ee的虚拟环境：

activate ee

（确保 ee 出现在命令行的开头，表明您正在ee环境中工作）

3. 然后将API安装到conda ee的虚拟环境中：

conda install earthengine-api

在官方配置文档中建议输入的命令行是" conda install -c conda-forge earthengine-api " ，这里需要进行调整，因为" -c conda-forge "参数会导致 conda使用默认镜像源进行搜索下载（默认镜像源非常慢，会导致下载失败）

执行该命令前需要切换清华镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge /
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

#设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

4. 测试API是否安装在成功：

import ee
print(ee.__version__)

5. 在Jupyter中切换为conda ee的虚拟环境

在之前的虚拟环境ee下安装nb_conda包

conda install nb_conda

安装完成后执行，Name是ee虚拟环境在jupyter中显示的名字（可自定义）

python -m ipykernel install --name Name

打开Jupyter即可选择ee虚拟环境来进行后续的实验。

6. 在Jupyter中进行测试

首先在ee虚拟环境中执行下面的命令行，进行身份验证：

earthengine authenticate

在使用Earth Engine API之前，你必须执行一次身份验证。该身份验证代表你的Google帐户授权对Earth Engine的访问（这里你的科学上网工具需要开“全局代理”模式，确保cmd终端能够访问外网服务器）
然后在Jupyter中执行以下代码进行测试：

import ee

# Initialize the Earth Engine module.
ee.Initialize()

# Print metadata for a DEM dataset.
print(ee.Image('USGS/SRTMGL1_003').getInfo())