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Code for PROMETHEE project

Project description

MFire


Status (develop branch)

Lignes de code Maintenabilité Sonar Fiabilité Sonar Sécurité Sonar Coverage Maintenabilité MF

pipeline status

Qu'est-ce-que Prométhée ?

Prométhée est un projet visant à automatiser la production de bulletins météorologiques. Ce projet se matérialise par une chaîne de traitement complexe allant de la configuration de bulletin sur Métronome, le traitement des données et la production des composants de bulletin sur super-calculateur, la mise à disposition de ces composants dans un service d'accès (CDP), et enfin l'assemblage de bulletins sur Métronome.

Qu'est-ce-que MFire ?

MFire est la librairie Python créée dans le cadre du projet Prométhée permettant de produire des composants de bulletin météo. Même si cete librairie est développée dans l'idée d'être déployée et utilisée sur super-calculateur, elle est parfaitement utilisable sur toute machine disposant des dépendances requises.

Installation

L'installation se fait par le dépôt Python standard de Météo-France : le Nexus (documentation du Nexus)

pip install --index-url http://nexm01-sidev.meteo.fr/repository/pypi-releases-mfire/simple --trusted-host nexm01-sidev.meteo.fr mfire

Dépendances

Les dépendances sont les suivantes :

name: mfire-env
dependencies:
  - bandit=1.7.5
  - black=23.10.1
  - bottleneck=1.3.7
  - cfgrib=0.9.10.4
  - dask=2023.11.0
  - eccodes=2.28.0
  - flake8=6.1.0
  - geojson=3.1.0
  - geopandas=0.14.1
  - netcdf4=1.6.2
  - numpy=1.26.0
  - opencv=4.6.0
  - pandas=2.1.3
  - pillow=9.2.0
  - pint=0.22
  - pip=23.3.1
  - pydantic=2.6.3
  - pydantic-settings=2.2.1
  - pytest=7.4.3
  - pytest-cov=4.1.0
  - python=3.10.13
  - scikit-image=0.22.0
  - scikit-learn=1.3.2
  - scipy=1.11.3
  - shapely=2.0.1
  - tensorflow=2.11.0
  - xarray=2023.11.0
  - dtaidistance=2.3.11
  - pip:
    - mflog==0.1.0
    - centerline==0.6.3
    - geojsoncontour==0.4.0
    - opencv-python==4.5.5
    - opencv-python-headless==4.6.0.66

Note : Il est recommandé d'installer ces dépendances dans un environnement conda en utilisant ce fichier environment.yml et grâce à la commande conda env create -f environment.yml.

Installation en développement

Pour une utilisation en développement, il vous faut :

  1. une installation de conda (Miniconda par exemple) ;
  2. la commande make ;
  3. cloner ce dépôt git ;
  4. une fois dans le dossier mfire, exécuter :
make install

Voir la documentation complète d'installation en développement

Documentation

Voir la documentation d'utilisation

Contribuer à MFire

Voir le guide de contribution

Licence

Licence


Météo-France Prométhée

Project details


Download files

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Source Distribution

mfire-4.0.post2.tar.gz (16.6 MB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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Uploaded Python 3

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Algorithm Hash digest
SHA256 cf67323285df57188c68f6a5a07d3ff80bbe5bc67e2d20a61e07870d5f26ac68
MD5 eec0727b8be5f177b0a312677a61c5bf
BLAKE2b-256 ec08dd029dbcbd660879656d952ffe1a085d0ee21cdcabe63d8ecd8dcc23f9d2

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SHA256 988446fbcc72b9f968d42eb1d27045f6c6a368eeef76f8edc68bb657260ad089
MD5 c5f29ae32d43602b895cf7011ea4ecb4
BLAKE2b-256 a9a3f32bebc56298c4d42efdf37a4fa78af5f4c6e5e4ef8629309033ea607dd6

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