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基于Python的ERA-5多线程下载分为两部分，《基于Python的ERA-5多线程下载 (1)》，直接再本地使用，即写代码的人使用；《基于Python的ERA-5多线程下载 (2)》使用 pyinsaller 将写好的程序，打包成 .exe 文件，以便其他人使用。

动机

恩师推荐，我的论文可以用到相关数据，然后就对相关数据下载方式调研，在这里做笔记！！！！

后面贴的代码，我也同时上传到了到了我的 资源 中，.py文件，下载就可以用，只需关注就能下载(下载之后取消关注也无所谓)。

提示：以下是本篇文章正文内容，案例可供参考

一、正文

基于Python的ERA-5多线程下载分为两部分，《基于Python的ERA-5多线程下载 (1)》，直接再本地使用，即写代码的人使用；《基于Python的ERA-5多线程下载 (2)》将会将写好的程序，打包成 .exe 文件，以便其他人使用。

1.注册账号

登录 cds.climate.copernicus.eu 网站注册账号。

2.登录账号，复制 url: 与 key:

登录账号后，访问 api-how-to 网页，复制 url: 与 key: 。

注意：如果显示 url:{} 、key: {} 为空，刷新界面；刷新后如果依然是空，网页右上角查看自己的账号是否是登录状态。

3.创建.cdsapirc本地文件

在本地，进入 C:\Users\Administrator 目录，右键创建空白.txt文件，将名字修改为为".cdsapirc"，将第2.步网页复制的 url: {########}与 key:{#######}粘贴到.cdsapirc文件中，保存。

注意：

在创建文.txt文件，修改文件名，需要确保”文件扩展名“是打开的，否则你创建的.cdsapirc文件的实际名字为".cdsapirc.txt"，因为文件扩展名未打开，你看到的是".cdsapirc"。

此外，根据我的经验，感觉.cdsapirc相当于一个Cookies的文件，让服务器认为你一直处于登录状态，可能不对，但是你可以这么理解。

4.安装python环境

庆幸的是，ECMWF提供的cdsapi包，在python2.x与python3.x均可运行，所以大家就无需纠结python版本。我这里用的是python3.7(Anaconda-2019.10)，大家自行安装python(Anaconda)版本就可，我的其他几篇博文中都有提到。

5.安装cdsapi包

开始菜单—Anaconda3 (64-bit)—Anaconda Prompt (Anaconda3)，执行以下代码：

如果将自己的python或者Anaconda已经加入环境变量后，直接通过"命令提示符"即 cmd，输入以下代码就可安装。

pip install cdsapi

6.复制脚本内容至本地

在本地创建空白文本(.txt)文件，复制python脚本内容(后面贴出)粘贴至空白文本，将 .txt 后缀改为 .py 后缀。

7.运行脚本，批量下载

开始菜单—Anaconda3 (64-bit)—Anaconda Prompt (Anaconda3)，cd 到.py文件所在目录(如果不在c盘，需要再输入一次盘符，才能进入到目标目录中，如图)

8.修改参量，下载自己产品

大家可以根据自己的需求，调整自己的参数，主要调整参数有：

outDir、‘format’、‘variable’、begin、end

注：

变量名称，大家可以去产品页面，选择自己需要的产品，然后点击 ”show api request“ ,在代码中，将变量名称复制下来，替换自己的代码中 ‘variable’ 。如图：

二、脚本

废话不多说：贴上我的脚本

#!/usr/bin/python

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

@version: Anaconda

@author: LeYongkang

@contact: 1363989042@qq.com

@software: PyCharm

@file: ERA5_Download_Edit

@time: 2021/1/20 0020 下午 9:23

"""

from queue import Queue

from threading import Thread

import cdsapi

from time import time

import datetime

import os

def downloadonefile(data):

ts = time()

outDir = r"E:\python\python3_64b\ERA-5\mslp"

try:

os.makedirs(outDir)

except:

pass

filename=os.path.join(outDir,"era5.mslp."+data+".grib")

if(os.path.isfile(filename)): #如果存在文件名则返回

print("ok",filename)

else:

print(filename)

c = cdsapi.Client()

c.retrieve(

'reanalysis-era5-land',

{

'product_type' : 'reanalysis',

'format' : 'grib', # Supported format: grib and netcdf. Default: grib

# 需要下载的变量产品名称

'variable': ['skin_temperature', 'surface_thermal_radiation_downwards',],

# 其它变量名参见 https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/reanalysis-era5-single-levels

'year' : data[0:4],

'month' : data[-4:-2],

'day' : data[-2:],

'time':[

'00:00','01:00','02:00',

'03:00','04:00','05:00',

'06:00','07:00','08:00',

'09:00','10:00','11:00',

'12:00','13:00','14:00',

'15:00','16:00','17:00',

'18:00','19:00','20:00',

'21:00','22:00','23:00'

], #

# 'area' : [60, -10, 50, 2], # North, West, South, East. Default: global

# 'grid' : [1.0, 1.0], # Latitude/longitude grid: east-west (longitude) and north-south resolution (latitude). Default: 0.25 x 0.25

},

filename)

# 下载脚本

class DownloadWorker(Thread):

def __init__(self, queue):

Thread.__init__(self)

self.queue = queue

def run(self):

while True:

# 从队列中获取任务并扩展tuple

data = self.queue.get()

downloadonefile(data)

self.queue.task_done()

if __name__ == '__main__':

# 定义程序起始时间，下载结束后，根据结束时间计算共花费多长时间

ts = time()

# 定义下载数据的 起始日期

begin = datetime.date(2015,1,1)

# 定义下载数据的 结束日期

end = datetime.date(2018,12,31)

d = begin

delta = datetime.timedelta(days=1)

#建立下载日期序列

links = []

while d <= end:

data=d.strftime("%Y%m%d")

links.append(str(data))

d += delta

# 创建一个主进程与工作进程通信

queue = Queue()

# 注意，每个用户同时最多接受4个

# 参考：request https://cds.climate.copernicus.eu/vision

# 创建四个工作线程

for x in range(4):

worker = DownloadWorker(queue)

#将daemon设置为True将会使主线程退出，即使所有worker都阻塞了

worker.daemon = True

worker.start()

# 将任务以tuple的形式放入队列中

for link in links:

queue.put((link))

# 让主线程等待队列完成所有的任务

queue.join()

print('Took Time:{}'.format(time() - ts))

三、引用

虽然代码不多，但是以我的能力不可能独立完成，90%参考，然后根据我的代码习惯(比如说不经常使用main(文件))稍微修改了一下下：

https://mp.weixin.qq.com/s/lOQ_6s8grFSY3TU6XcnO8w

https://github.com/jiangleads/Get_ECMWF_Data

感谢几位博主的贡献！！！

四、结语

我也只是个渣渣，是代码搬运工；这个博文我感觉写的很细，把我最初接触代码的遇到的问题全部都贴上了，希望仔细每一个按照我流程走下来的人，都能得到正确的结果。

最后，其实我参考的博文、GitHub都是我老师给我发过来的，我只是整理了下，走通而已，这么好的老师哪里找。