pymdfs

高级的、易用的 Micaps 在线数据读取包。

PyMDFS主要包含以下特征，

在线读取Micaps GDS服务器数据，模式、观测、卫星、雷达等
读写Micaps Diamond数据，读取Micaps网络存储二进制格式数据
读取卫星产品数据 (AWX)
读取天气雷达拼图数据 (.LATLON)
过滤站点和经纬度裁剪
主要的数据结构为`pandas.DataFrame <https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.html>`_ 和 xarray.DataArray

README

English

安装方法

使用 pip 可以直接安装

pip install pymdfs

简单上手

从 Micaps GDS 服务器中读取数据

pymdfs 中最常用的类为 MdfsClient ，它承担了从 GDS 服务器中读取数据和裁剪经纬度的重要功能。

MdfsClient 介绍

实例化 MdfsClient 类时使用 GDS server address and port.
MdfsClient 拉取 GDS 数据的前端接口，通过一下多个参数组合实现其功能,
- datasource, GDS 服务器中子类数据的顶级路径
- inittime, 数值模式的起报时间或观测数据的观测时间
- fh, 模式预报时效（仅针对模式数据）
- varname, 变量名, 对应于子类数据路径后移植到最后的数据目录路径，以 / 连接
- level, 模式垂直层（仅针对模式数据）
- lat, 维度切片
- lon, 经度切片
- wildcard, 文件名通配符，如未提供此参数，程序将自动解析，但将增加运行时间

以下程序，使用 MdfsClient 拉取 0.125度的 ECWMF 在北京时间2023年2月20日20时起报的未来24小时的相对湿度。

from datetime import datetime
from pymdfs import MdfsClient

gds = MdfsClient('xxx.xxx.xxx.xxx:xxxx')
dar = gds.sel('ECMWF_HR', datetime(2023, 2, 20, 20), fh=24, varname='RH',
              level=850, lat=slice(20, 40), lon=slice(110, 130))
print(dar)

以下程序，使用 MdfsClient 拉取2023年2月20日20时观测的24小时站点降水量，并过滤出北纬20-40度、东经110-130度范围的站点数据，数据结构为 pandas.DataFrame

from datetime import datetime
from pymdfs import MdfsClient

gds = MdfsClient('xxx.xxx.xxx.xxx:xxxx')
df = gds.sel('SURFACE', datetime(2023, 2, 20, 20), varname='RAIN24_ALL_STATION',
             lat=slice(20, 40), lon=slice(110, 130))
print(df)

命令行程序

1. client_query

用法:: mdfs_query [-h] [-s SERVER] [-o LOGLEVEL] datasource

MDFS数据变量查询

位置参数:

datasource 数据名称

可选参数:

arguments	Description
-h, –help	show this help message and exit
-s SERVER, –server SERVER	GDS server address
-o LOGLEVEL, –loglevel LOGLEVEL	loglevel: 10, 20, 30, 40, 50

示例:

mdfs_query ECMWF_HR

2. client_dump

用法:: mdfs_dump [-h] [-f FH] [-e OUTFILE] [-c COMPLEVEL] [-v VARNAME] [-x LON] [-y LAT] [-p LEVEL] [-t OFFSET_INITTIME] [–name_map NAME_MAP] [-s SERVER] [-o LOGLEVEL] datasource inittime

MDFS数据读取下载

位置参数:

arguments	Description
datasource	data source name
inittime	model initial datetime or observation datetime

可选参数:

arguments	Description
-h, –help	show this help message and exit
-f FH, –fh FH	model forecast hour
-e OUTFILE, –outfile OUTFILE	output netcdf file name
-c COMPLEVEL, –complevel COMPLEVEL	output netcdf4 compress level
-v VARNAME, –varname VARNAME	model variable names
-x LON, –lon LON	longitude point or range
-y LAT, –lat LAT	latitude point or range
-p LEVEL, –level LEVEL	pressure level point or range
-t OFFSET_INITTIME, –offset-inittime OFFSET_INITTIME	offset inittime (hours) to variable
–name_map NAME_MAP	map variable name to new
-s SERVER, –server SERVER	GDS server address
-o LOGLEVEL, –loglevel LOGLEVEL	logger level in number

示例:

以下脚本使用 client_dump 命令行程序，拉取ECMWF 2023年2月19日20时起报的24小时预报时效， 500hPa的相对湿度、U/V风场、温度场、高度场的数据，并存储为 ECMWF_HR.2023021920.nc 文件。

mdfs_dump ECMWF_HR 2023021920 -f 24 --level 500 -v RH,UGRD,VGRD,TMP,HGT -e ECMWF_HR.2023021920.nc

更多细节和特征，请参与项目文档 readthedocs .

Metadata

Release files for pymdfs 0.1.1

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for pymdfs 0.1.1
File	Size	Uploaded
pymdfs-0.1.1.tar.gz	47.7 kB	Aug 7, 2023	Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for pymdfs 0.1.1
File	Interpreter	ABI	Platform	Reset
pymdfs-0.1.1-py3-none-any.whl 70.2 kB Aug 7, 2023	Python 3	none	any	Details

Total release size: 117.9 kB

Release files / pymdfs-0.1.1.tar.gz

Download URL	pymdfs-0.1.1.tar.gz
Size	47.7 kB
Tags	Source
SHA-256 checksum How to use checksums	`97241297378a8099779f87725d717b2b60b6576675252522c226f6b08ecb162f`
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums	`a81e2168b9e8f435eb2fe8dad4f94ef559c14e8bb766dbdbe2815049d3229be4`
Upload date	Aug 7, 2023
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing?	No
Uploaded via	`twine/4.0.2 CPython/3.7.16`

Release files / pymdfs-0.1.1-py3-none-any.whl

Download URL	pymdfs-0.1.1-py3-none-any.whl
Size	70.2 kB
Tags	Python 3
SHA-256 checksum How to use checksums	`ea674dfb622451d78fc3bd463285b91d351b8261dca5abbd5586c14f6fbc5a83`
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums	`4db0989d91e9ed6380288ef11803ec5bf8e38de08cd5636c646648e45981d1c9`
Upload date	Aug 7, 2023
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing?	No
Uploaded via	`twine/4.0.2 CPython/3.7.16`