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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

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Licence

Licence


Météo-France Prométhée

Project details


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Source Distribution

mfire-4.1.tar.gz (16.7 MB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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Uploaded Python 3

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Algorithm Hash digest
SHA256 d7067f52e026a8c9fd77bf2138715956cce5762e2cf217fa57ba80b42a56f3e1
MD5 440823e17ef8d585902cc37e7e155713
BLAKE2b-256 8ead484cf75a10baaccc6777796f373ea7d9b26a995e69bc26b239bd5cd20c13

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Algorithm Hash digest
SHA256 5c95402e0a7824aefb4c9f66ced6f087e1cc12eeb0c16a2d35def3c5263825c6
MD5 04acc2a50276a6a3e9483bf9cf610bec
BLAKE2b-256 61664580823779810f0fe0ac3cfef8d19e9c8a18e0366ba13ba0928eb2b44d9e

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