从文件对象或 netCDF4 数据集创建 Iris Cube

Question

有没有办法使用文件对象（二进制流）或从 netCDF4 数据集对象创建（打开/加载）鸢尾花立方体？

具体来说，我有一个通过 URL 提供的文件，但不是由 OpenDAP 服务器提供的； iris.load_cube() 和朋友在这方面失败了。

我意识到 Iris 更喜欢延迟加载，因此使用 URI 而不是内存中的数据，但这并不总是可行的。

对于普通的 netCDF4 Dataset 对象，我可以执行以下操作：

from urllib.request import urlopen
import netCDF4 as nc

url = 'https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/temperature/HadCRUT.4.6.0.0.median.nc'
with urlopen(url) as stream:
    ds = nc.Dataset('HadCRUT', memory=stream.read())

所以我希望为 Iris Cube 做类似的事情，或者将 netCDF4 数据集读入多维数据集，而无需通过磁盘上的临时文件。我曾希望 Iris 功能中存在某些内容，但我（还）无法在参考文档中找到它。

Answer 1

要读取.nc 文件，Iris 在内部使用您提到的same netcdf4-python 库。

这意味着理论上你可以：

1. 子类 CFReader 覆盖它的 __init__ 方法，唯一更改为行 self._dataset = netCDF4.Dataset(self._filename, mode='r')

2. 要么编写您自己的 load_cube 函数 (based on this code) 以使用您的自定义 CFReader，或者您可以使用自定义的 CFReader 对 iris 进行猴子补丁。

猴子补丁的总体思路：

from urllib.request import urlopen

import iris.fileformats.cf
import netCDF4 as nc


def __patch_CFReader():
    if getattr(iris.fileformats.cf.CFReader, '_HACKY_PATCHED'):
        return

    from iris.fileformats.cf import CFReader

    class CustomCFReader(CFReader):
        _HACKY_PATCHED = True

        def __init__(self, uri, *args, **kwargs):
            # ... other code copied
            with urlopen(url) as stream:
                self._dataset = nc.Dataset('HadCRUT', memory=stream.read())
            # ... other code copied

    iris.fileformats.cf.CFReader = CustomCFReader


__patch_CFReader()

import iris
cube = iris.load_cube('https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/temperature/HadCRUT.4.6.0.0.median.nc')

警告！根据项目中导入的方式，猴子补丁可能 并不总是像您最初想的那样工作。所以也许你应该更喜欢使用一些图书馆 专为猴子补丁设计，例如大猩猩：

https://gorilla.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html

# my_patches.py:
from urllib.request import urlopen

import gorilla
import iris.fileformats.cf
import netCDF4 as nc

settings = gorilla.Settings(allow_hit=True)

@gorilla.patch(iris.fileformats.cf.CFReader, settings=settings)
def __init__(self, uri, *args, **kwargs):
    # ... other code copied
    with urlopen(url) as stream:
        self._dataset = nc.Dataset('HadCRUT', memory=stream.read())
    # ... other code copied

# earliest_imported_module.py:
import gorilla
import my_patches

for patch in gorilla.find_patches([my_patches]):
    gorilla.apply(patch)