当前众多学科的科学研究都依赖于计算机，比如气候、天气、大气化学、空间天气等的模拟都需要超算。模拟和观测都会产生的大量数据，分析这些数据同样需要强大算力的支持。科学家不仅需要相应的科学知识，还需要过硬的技术来处理、分析大量数据。
计算环境的飞速发展，云计算和围绕Python构建的开源科学工具生态系统受下，Pythia应运而生，Pythia项目将提供一个公共的、可通过网络访问的培训资源，帮助地球科学家更有效地使用科学Python生态系统和云计算来理解大量的科学数据。
Pythia项目是由NCAR、Unidata以及Albany大学共同维护，有两个主要资源供你使用，以开始学习如何使用Python和Python生态系统中的技术用于地球科学：Pythia基础书(Pythia Foundations Book) 和 Pythia资源库(Pythia Resource Gallery)。
Python基础书
此部分提供了Python相关生态各模块的介绍，包括Jupyter、Cartopy、Xarray、Pandas、Matplotlib等，适合刚接触Python的学习。
Python资源库
此部分囊括了大量的Python教程，包括Unidata、Metpy、Xarray、Dask、Matplotlib、WRF-Python等，看下面常常的列表就知道有多少了～日常使用Python所需要的工具几乎都有了，还有一些特定场景所使用的工具，可以找感兴趣的详细阅读。
