读取grb2文件很慢答案

【问题标题】：Read grb2 files is very slow读取grb2文件很慢
【发布时间】：2021-02-17 21:49:51
【问题描述】：

使用以下代码读取大约 100 兆字节的 grb2 文件需要 5 分钟：

import cfgrib
datasets = cfgrib.open_datasets(grib_path, backend_kwargs={'indexpath': ''})

有什么方法或库可以让我更快地阅读这些文件吗？

【问题讨论】：

尝试使用； xarray.open_dataset(grib_path, engine='cfgrib') 并分享您的文件，我们可以重现您的问题。并且 open_datasets 返回一个您不需要传递的所有子集的列表backend_kwargs={'indexpath': ''}。
问题是 grib2 文件非常压缩且难以阅读
速度和你告诉我的功能一样
你们有适合 eccodes 的 grib 表吗？并将文件上传到云存储并分享链接。然后我会检查它有什么问题。

标签： python grib pygrib cfgrib

【解决方案1】：

这实际上是这里提出的一个烦人的问题。使用 12Mb 的 Grib 文件，读取单个字段，cfgrib 需要 19 秒，而使用 pynio 需要 0.02 秒！超过 900 倍！

ps：parallel = True 结果：open_dataset() 得到了一个意外的关键字参数“parallel”

pynio 代码：

    import time
    import Nio
    import xarray as xr
    start = time.time()

    filename  = "full_path_to_the_grb2_file"
    parameter = "parameter_name"
    ds  = xr.open_dataset(filename, engine="pynio")
    var = ds.get(parameter)
    end = time.time()
    print("Elapsed time = ", round(end-start,5))

带有 cfgrib 的代码：

    import time
    import cfgrib
    import xarray as xr
    start = time.time()

    filename  = "full_path_to_the_grb2_file"
    parameter = "parameter_name"
    start = time.time()
    ds = xr.open_dataset(filename, engine="cfgrib", backend_kwargs={"indexpath":""}) 
    var = ds.get(parameter)
    end = time.time()
    print("Elapsed time = ", round(end-start,5))

例如，如果您尝试使用来自 GFS-wave (NOMADS) 的 grib2 文件：

    filename = "gfswave.txxz.global.0p25.f000.grib2"

对于参数：组合风浪和膨胀的显着高度

    parameter = "HTSGW_P0_L1_GLL0"  # with pynio"
    parameter = "swh"               # corresponding parameter with cfgrib

【讨论】：

太棒了！！你能展示一个带有pynio的代码示例吗？
@jay : 我添加了 pynio 和 cfgrib 代码的示例。

【解决方案2】：

您可以激活并行读取以提高读取速度：

import xarray
data = xarray.open_dataset(grib_path, engine='cfgrib', parallel=True)

【讨论】：

open_dataset() 得到了一个意外的关键字参数 'parallel'