使用pyraf前首先要安装pyraf，可以在网上搜到如何安装pyraf的教程。如张志翔写过一篇如何安装pyraf的博客，尽管内容存在错误，但照着步骤安装，应该能成功。pyraf安装记录
pyraf的使用方式：
pyraf有两种使用方式，一种是类似iraf的交互式使用方式，打开一个终端，在终端中输入pyraf就能进入pyraf的使用环境。相比于原生的iraf交互环境，pyraf更加方便，比如不必在xgterm终端下使用，如果安装没有问题的话，从任何目录登入pyraf都可以使用系统的ls、pwd、grep等命令，使用epar会弹出一个交互式的界面等。具体的使用和用cl命令登入iraf后类似，但是相比更加智能。
第二种使用方式是用来编写python脚本，pyraf作为python的一个包，可以通过其提供的函数接口调用相应的iraf命令来处理数据。由于python语言的易用性，这样写脚本处理数据是很方便的。
这里假设读者已经具备基本的python使用经验（其实具备其他类似语言基础亦可）和iraf的基本使用经验。
在python中使用pyraf，首先要在脚本中导入，from pyraf import iraf。之后调用相应的iraf命令。如iraf.display(image=abc.fits,frame=1)。如果想要使用某个包下面的命令，需要先执行其上层的函数，如想使用ccdproc命令需要先执行以下两个函数：iraf.imred(),iraf.ccdred(),否则程序会报错，提示找不到相应的函数。下面举一个具体的脚本例子：
[code lang=”python”]#! /usr/bin/env python
from pyraf import iraf
def main():
iraf.display(image="abc.fits",frame=1)
iraf.imred()
iraf.ccdred()
iraf.ccdproc(images="@fitslist.txt", output = "o//@fitslist.txt", zerocor = "Yes", zero = "Zero.fits")
if __name__ == ‘__main__’:
main()
[/code]
从上面的示例脚本可以看出来，iraf命令中的选项对应着pyraf相应函数的参数，这些参数不必全部指明，如果在函数中没有指定相应的参数，该参数将会使用已经设定好的值。但是不在函数列表中指明参数的值，使用设定的默认值有可能会引起错误，所以为了脚本的通用性，避免运行时各种莫名其妙的错误，最好还是指明所有的参数。
容易出现的问题
有时候脚本运行时会出现莫名其妙的错误，偶发很难重现，一个可能的原因是没有刷新iraf缓存。比如当脚本切换当前目录后，执行某个iraf命令，有可能会给出找不到文件的错误提示，原因就是iraf还在使用之前的目录。这时候可以用iraf.flpr()函数刷新一下。
另一个常见的问题是上面提到的，使用的默认参数存在问题，比如想用ccdproc来减零秒曝光，但是如果flatcor选项也被默认打开，而又没有提供flat文件的话，会引发错误。若不想因此修改脚本，可以手动进入pyraf交互环境，epar ccdproc，把flatcor选项关闭并保存。
使用ccdproc出现错误的一个常见原因是没有指定instrument文件，此时可以手动在交互环境下执行setinstrument命令指定这个文件，当然也可以在脚本中执行相应的函数来每次都指定一回。
处理测光的步骤
首先说明一下处理测光数据的流程，测光数据基础处理包含以下步骤：
- 减overscan（可选）
- 减bias（零秒曝光）
- trim
- 修正平场（flat）
其中减overscan是指，一般情况下CCD两侧会分别保留一段像素点不曝光，据说用这段来减同一行的基本电位效果更好，如果作overscan的话，下一步的减bias只是修正不同像素的基本电位的差别。
减bias，不用多说。
trim，减去fits文件图片周围滤光片覆盖范围之外的部分，这些地方因为没有光打上去，一般很暗，可能会影响下一步的平场修正。
修正平场，平场一般是每天早晚拍的背景均匀的天光平场。用来修正不同像素对某一段波长范围内光子的响应。
具体处理过程
首先要做的是对文件进行分类，iraf支持从列表文件中读取fits文件的文件名，如上面的例子所示，在列表文件前面加一个@作为标示，o//表示在列表中给出的fits文件名前面加上’o’。所以可以把不同种类的文件分门别类保存在相应的列表文件中，分类的工作可以用程序自动完成（通过读取fits文件文件头的信息确定）。另外一种方法是直接重命名fits文件，iraf也支持bias*这样的语法。python下面有一个pyfits的包，可以用来读取修改fits文件（文件头和数据）。
然后可以选择检查文件是否有问题，有些bias会出现明显条纹或者不均匀的现象，测光目标可能背景非常不均匀，flat可能会饱和等，可以手动检测，也可以写段代码自动检测做辅助。
如果bias或flat缺少，可以从其他天拷贝使用。
处理过程中用到的iraf命令，减overscan使用ccdproc，合并bias使用zerocombine，之后的减bias也使用ccdproc，合并平场使用flatcombine，trim使用ccdproc，除平场依然使用ccdproc。
经过以上的处理，对测光fits文件的基本修正就算完成了。
之后可以使用daofind自动找fits文件中的点源，计算点源的流量可以使用phot命令。他们都会生成一个文本文件，内容包括对应的点源的位置，流量，测量的误差等。这些可以自己去查生成的文件的内容。以上两个命令都需要配置相应的参数。如daofind需要用datapars命令配置半高全宽等参数，phot做孔径测光需要用datapars，fitskypars，photpars设置内圈，中圈，外圈的半径等参数。
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