从文件对象或netCDF4数据集创建虹膜多维数据集

Question

有没有一种方法可以使用文件对象（二进制流）或者通过netCDF4数据集对象创建（打开/加载）虹膜多维数据集？

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()和朋友对此失败。

我意识到Iris更喜欢延迟加载，因此使用URI而不是内存数据，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())

因此，我正在寻找对Iris进行类似操作的方法Cube，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功能中可以存在一些东西，但是我（尚未）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相同netcdf4-python库。

这意味着理论上您可以：

1. 子类CFReader重写它的__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（基于此代码）来使用您的自定义 CFReader，要么您可以iris使用您的自定义 CFReader 进行 Monkeypatch。

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，猴子修补可能并不总是像您首先想象的那样起作用。所以也许你应该更喜欢使用一些专门为猴子补丁设计的库，例如 gorilla：

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)