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Commit ade4bf6

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Merge branch 'master' of github.com:evaseemefly/numericalforecastingSys
# Conflicts: # __pycache__/ArrayOper.cpython-36.pyc # __pycache__/CommonCalculateHelper.cpython-36.pyc # __pycache__/QuickPositioning.cpython-36.pyc
2 parents 988b5b3 + aec5f3c commit ade4bf6

File tree

5 files changed

+177
-6
lines changed

5 files changed

+177
-6
lines changed

‎.vs/VSWorkspaceState.json‎

Lines changed: 1 addition & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,5 +2,6 @@
22
"ExpandedNodes": [
33
""
44
],
5+
"SelectedNode": "\\GribReader.py",
56
"PreviewInSolutionExplorer": false
67
}

‎.vs/numericalforecastingSys/v15/.suo‎

11 KB
Binary file not shown.

‎.vs/slnx.sqlite‎

0 Bytes
Binary file not shown.

‎GribReader.py‎

Lines changed: 170 additions & 5 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -1,12 +1,177 @@
1+
# coding=UTF-8
2+
import sys
3+
import importlib
4+
import os
5+
#import pygrib
6+
import ArrayOper
7+
import QuickPositioning
8+
#import reload
9+
# 具体步骤：
10+
# 1 获取文件的一些信息（传入参数）
11+
# 2 找到对应文件——目前先根据预报要素、时间、时效
12+
# 3 读取文件
13+
# 4 根据经纬度二维数组以及层级获取指定的gribmessage
14+
# 5 根据经纬度找到对应的区域并取出对应的结果一维数组
15+
importlib.reload(sys)
16+
117

218
class GribReader:
3-
"""grib文件读取类
4-
"""
5-
def __init__(self):
6-
self.filePath=''
19+
"""grib读取类
20+
"""
21+
def __init__(self,sourcePath,filePath,forecastType,targetDateTime):
22+
"""
23+
构造函数需传入：
24+
1 文件路径（不含文件名）
25+
2 文件路径
26+
3 类型
27+
4 预报时间
28+
"""
29+
self.sourcePath=sourcePath
30+
self.fileName=fileName
31+
self.forecastType=forecastType
32+
self.targetDateTime=targetDateTime
33+
734

835
def display(self):
936
print("")
1037

1138
def __str__(self):
12-
return "读取的grib文件所在路径为:%s"%self.filePath
39+
return "读取的grib的文件路径为:%s"%self.filePath
40+
41+
def getLatLonValues(self,grbs,latlon_array,index):
42+
# 获取纬度二维数组
43+
# 纬度二维数组
44+
# 纬度只需要取出第一列即可
45+
lat_array= [x[0] for x in grbs[index].latlons()[0]]
46+
# 取出经度——取出第一行即可
47+
lon_array=grbs[index].latlons()[1][0].tolis()
48+
return lat_array,lon_array
49+
50+
def read(self,level):
51+
"""
52+
"""
53+
# 1 找到对应文件——目前先根据预报要素、时间、时效
54+
# 测试文件名为：HTBCG2016120100-006.grb
55+
forecastType=self.forecastType
56+
targetDateTime=self.targetDateTime
57+
#使用此种方式会出错，注释掉
58+
#targetForecastDate="from "+str(self.targetDateTime)
59+
targetForecastDate=""
60+
targetForecastDate="from 2016120100"
61+
agingForecast="fcst time 6 hrs"
62+
# 注意此处需要手动将6转换为str类型,并向前填充0，保持三位数字
63+
aging=str(6).zfill(3)
64+
grbname_array=[forecastType,targetDateTime,'-',aging,'.grb']
65+
targetName=''.join(grbname_array)
66+
targetPath=self.sourcePath
67+
targetFullName=targetPath+targetName
68+
# 判断指定路径及是否存在指定文件
69+
#/usr/testFIles/HTBCG2016120100-006.grb
70+
if not os.path.exists(targetPath):
71+
print('路径'+targetName+'不存在')
72+
return
73+
elif not os.path.exists(targetFullName):
74+
print('指定文件'+targetFullName+'不存在')
75+
return
76+
else :
77+
print('文件：'+targetName+'存在')
78+
79+
# 2 读取文件
80+
# 使用Pygrib打开文件
81+
grbs=pygrib.open(targetFullName)
82+
grbs.seek(0)
83+
84+
# 3 根据经纬度二维数组以及层级获取指定的gribmessage
85+
str_level='level '+level
86+
# 获取满足条件的片区编号
87+
index=getTargetArea(grbs,str_level,agingForecast,targetForecastDate)
88+
# 根据经纬度找到对应的区域并取出对应的结果一维数组
89+
lat_array,lon_array= getLatLonValues(grbs,latlon_array,index)
90+
91+
# 此种方式的思路，现在已经拥有lat和lon这两个数组了
92+
# lat,lon分别代表经度和纬度
93+
# latlon_array是一个经纬度信息的二维数组
94+
# [经度... ]
95+
# [纬度... ]
96+
# 思路：
97+
# 计算lat与lon的间隔，与最大值与最小值
98+
# 根据latlon_array数组中的值计算其在lat与lon数组中的位置，定位后获取该值
99+
values=grbs[index].values
100+
101+
latlon_array_value=[[90,80],[0,1]]
102+
for temp in latlon_array_value:
103+
latlon_array_index.append(QuickPositioning.getPosition(temp[0],temp[1],lat_array,lon_array))
104+
105+
106+
# def readGrib(self,level):
107+
# """
108+
# """
109+
# # 1 找到对应文件——目前先根据预报要素、时间、时效
110+
# # 测试文件名为：HTBCG2016120100-006.grb
111+
# forecastType=self.forecastType
112+
# targetDateTime=self.targetDateTime
113+
# #使用此种方式会出错，注释掉
114+
# #targetForecastDate="from "+str(self.targetDateTime)
115+
# targetForecastDate=""
116+
# targetForecastDate="from 2016120100"
117+
# agingForecast="fcst time 6 hrs"
118+
# # 注意此处需要手动将6转换为str类型,并向前填充0，保持三位数字
119+
# aging=str(6).zfill(3)
120+
# grbname_array=[forecastType,targetDateTime,'-',aging,'.grb']
121+
# targetName=''.join(grbname_array)
122+
# targetPath=self.sourcePath
123+
# targetFullName=targetPath+targetName
124+
# # 判断指定路径及是否存在指定文件
125+
# #/usr/testFIles/HTBCG2016120100-006.grb
126+
# if not os.path.exists(targetPath):
127+
# print('路径'+targetName+'不存在')
128+
# return
129+
# elif not os.path.exists(targetFullName):
130+
# print('指定文件'+targetFullName+'不存在')
131+
# return
132+
# else :
133+
# print('文件：'+targetName+'存在')
134+
135+
# # 2 读取文件
136+
# # 使用Pygrib打开文件
137+
# grbs=pygrib.open(targetFullName)
138+
# grbs.seek(0)
139+
140+
# # 3 根据经纬度二维数组以及层级获取指定的gribmessage
141+
# str_level='level '+level
142+
# # 获取满足条件的片区编号
143+
# index=getTargetArea(grbs,str_level,agingForecast,targetForecastDate)
144+
# # 根据经纬度找到对应的区域并取出对应的结果一维数组
145+
# lat_array,lon_array= getLatLonValues(grbs,latlon_array,index)
146+
147+
# # 此种方式的思路，现在已经拥有lat和lon这两个数组了
148+
# # lat,lon分别代表经度和纬度
149+
# # latlon_array是一个经纬度信息的二维数组
150+
# # [经度... ]
151+
# # [纬度... ]
152+
# # 思路：
153+
# # 计算lat与lon的间隔，与最大值与最小值
154+
# # 根据latlon_array数组中的值计算其在lat与lon数组中的位置，定位后获取该值
155+
# values=grbs[index].values
156+
157+
# latlon_array_value=[[90,80],[0,1]]
158+
# for temp in latlon_array_value:
159+
# latlon_array_index.append(QuickPositioning.getPosition(temp[0],temp[1],lat_array,lon_array))
160+
161+
#根据高度，预报时效以及起始时间获取指定片区的所在位置（数组中的位置）
162+
def getTargetArea(grbs,level,aging,fromDate):
163+
index=0
164+
isExist=False
165+
index_final=-1
166+
#遍历grbs
167+
for grb in grbs:
168+
area_name=str(grb)
169+
print(area_name)
170+
index+=1
171+
# 当当前片区的名字满足条件时
172+
# fromDate:'from 201612010000'
173+
if level in area_name and aging in area_name and fromDate in area_name:
174+
isExist=True
175+
index_final=index
176+
break
177+
return index_final

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