要使用行星计算机，您可以按照以下步骤操作：
安装pystac-client库
通过pip安装pystac-client库，以便能够使用STAC API与行星计算机进行交互。
```
pip install pystac-client
```
使用STAC API搜索数据集
使用pystac-client库打开STAC API端点，并进行数据集的搜索。
```python
from pystac_client import Client
catalog = Client.open（"https://planetarycomputer.microsoft.com/api/stac/v1"）
collections = catalog.get_children（）
for collection in collections:
print（f"{collection.id} - {collection.title}"）
```
使用GitHub Codespaces
在GitHub上创建一个代码空间，并选择合适的内核（如conda）。建议设置默认区域为西欧，以确保计算节点与数据位于同一Azure区域，从而提高数据访问性能。
使用行星计算机提供的开发容器，这些容器包含进行数据分析和软件开发所需的所有软件和工具。您可以在项目的代码空间配置中使用这些容器。
使用Visual Studio Code连接到行星计算机中心
通过Visual Studio Code连接到行星计算机中心，并选择远程Jupyter内核。这样可以在VS Code中进行数据分析和编程，同时享受行星计算机的计算资源。
在VS Code中，您需要登录到Planetary Computer Hub并创建一个JupyterHub API令牌，以便进行连接。
使用行星计算机的Dask网关
如果您需要多台机器进行扩展分析，可以使用行星计算机的Dask网关。这需要您有一个行星计算机帐户，并且需要获取JupyterHub API令牌。
通过以上步骤，您可以开始使用行星计算机进行数据分析和相关开发工作。建议您根据具体需求选择合适的方法和工具，以便更高效地利用行星计算机的资源。