为什么要花差不多半个月来研究这个，明明Linux比这个简单多了……

窃格瓦拉·瓶：学Linux是不可能学Linux的，这辈子都不可能喜欢命令行的，Win10说话又好听，我偷别人代码养你啊(？)

总之就是提不起兴趣学Linux，但是组里的绝大部分数据都是grib格式的，为了让自己能在Win10的溺爱下多摸鱼一会，只能想个办法找个借口了。

感谢来自英俊的Sonic师兄的帮助，以及网络上曾经写过相关教程的大佬们，参考链接见后。

我的情况：Windows10专业版，使用了Anaconda安装、管理相关的包，编译器则选择了JupyterLab。

下面介绍一下我的方法。

根据参考链接[1]，最简单的方法就是利用xarray和cfgrib来打开grib文件了。文中提到要首先安装ECcodes这个包，还介绍了离线安装的步骤，我试了很多个eccodes的版本，尽管离线安装成功，但是在后续过程中仍然会报错：

如果直接安装eccodes，不是和上图里一样报了的错误，就是环境配置一直loading，最后帮我把所有安装的包都更新了一遍……

(说到这个真的把我气坏了，我刚开始根本不知道它在更新包，只看到整个屏幕都是进度条，我既不知道怎么暂停进程，又不敢直接关掉电脑，只能把电脑盖子合上物理断网……)

考虑到eccodes是cfgrib的依赖包，如果要安装cfgrib的话应该会自动帮我把eccodes也装了吧？于是我尝试直接安装cfgrib，确实没有报unknown的错误了，但是Solving environment又出问题了：

所以到底应该怎么办？

根据参考链接[2]以及Sonic师兄的谆谆教导，我得知了在 (base) 环境下安装包很容易冲突，因此可以像[2]中所说的，在 (base) 下输入以下代码，即可新建一个虚拟环境以安装cfgrib：

conda create -n cfgrib_env python=3.7.0

其中cfgrib_env是环境名称，可以修改为自己喜欢的名字；而python=(版本号)也可以改为自己需要的版本，此时我们就有了一个新的、版本为3.7.0的Python环境。

然后输入以下代码启动刚刚设定好的虚拟环境：

activate cfgrib_env

这个时候 (base) 就会变成 (cfgrib_env) 。但是，我们之前装好的xarray、cartopy是在 (base) 环境中安装的，于是要在激活了cfgrib_env的环境下，利用conda install ~~的命令，重新在新环境下进行安装我们需要的包——不要忘了装cfgrib哦。

搞了这么多东西，总应该能读取grib文件了吧？

但是，我们的编译器所处环境更新了吗？事实证明没有，我还是没有办法在编译器里import cfgrib。这个时候就要用到参考链接[3]和[4]的办法了。

ps. 也可参考链接

在 (base) 下安装anaconda的NB插件：

conda install nb_conda

然后，切换到新的环境(如cfgrib_env)中，安装Jupyter：

pip install jupyter

完成这两个步骤后，就会发现这个nb_conda到底有多nb了：这个插件可以让我们在JupyterLab里很方便的切换需要的环境——在打开代码前利用下拉菜单选择即可。

好了，让我们写代码验证一下是不是真的能打开grib文件并提取数据来画图吧！

import xarray as xrimport numpy as npimport cfgribimport matplotlib.pyplot as pltimport xarray as xrimport cartopy.crs as ccrs   import cartopy.feature as cfeat   from cartopy.io.shapereader import Reader  from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter,LatitudeFormatter

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

file = 'G:/temp20090410.grib'obj = xr.open_dataset(file, engine='cfgrib')

t2m = obj['t2m']-273.15t2m.attrs['units'] = 'degree C'

proj = ccrs.PlateCarree()fig = plt.figure(figsize=(9,6),dpi=150)ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection':proj})

ax.add_feature(cfeat.COASTLINE, linewidth=0.6, zorder=1)

t2m.plot.contourf(ax=ax,levels=np.arange(-40,35,5), cmap='Spectral_r', transform=ccrs.PlateCarree())

ax.set_title('2020年9月4日10时(世界时)地面两米气温')

fig.showfig.savefig('0904test', bbox_inches='tight')

确实是可以出图的(难掩激动)：

最后，让我们大声喊一句Python永远滴神吧！(？)

谢谢你的阅读！

参考

1. ^[1] https://www.jianshu.com/p/683d3bb5b3cd

2. ^[2] https://blog.csdn.net/weixin_46604505/article/details/106910440

3. ^[3] https://blog.csdn.net/w55100/article/details/88925697

4. ^[4] https://zhuanlan.zhihu.com/p/139776843

5. ^https://blog.csdn.net/xfdywy/article/details/80113079