En pratique

Utilisation

meteofetch propose deux modes de fonctionnement :

• un où les fichiers gribs sont enregistrés dans le path du choix de l’utilisateur

  from meteofetch import Arpege01
  
  path = 'your/folder/'
  
  paths = Arpege01.get_latest_forecast(paquet='SP1', path=path, return_data=False)
  

• un où les fichiers gribs sont téléchargés dans un dossier temporaire et où les variables souhaitées par l’utilisateurs sont renvoyées (mode par défaut)

  from meteofetch import Arome0025
  
  datasets = Arome0025.get_latest_forecast(paquet='SP2')
  datasets.keys()
  # dict_keys(['d2m', 'sh2', 'mx2t', 'mn2t', 't', 'sp', 'blh', 'h', 'lcc', 'mcc', 'hcc', 'tirf', 'CAPE_INS'])
  

  from meteofetch import Arome0025
  
  datasets = Arome0025.get_latest_forecast(paquet='SP2', variables=('t', 'sp', 'h'))
  datasets.keys()
  # dict_keys(['t', 'sp', 'h'])
  

Gestion des erreurs réseau

Par défaut, chaque fichier est retéléchargé une fois automatiquement en cas d’échec réseau transitoire. Ce comportement est configurable via le paramètre num_retries :

from meteofetch import Arome0025

# Désactiver les nouvelles tentatives
datasets = Arome0025.get_latest_forecast(paquet='SP1', num_retries=0)

# Autoriser jusqu'à 3 nouvelles tentatives par fichier
datasets = Arome0025.get_latest_forecast(paquet='SP1', num_retries=3)

Pour afficher les logs de téléchargement (tentatives, succès, erreurs) :

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

Disponibilité

Il est également possible de vérifier la disponibilité des derniers runs de prévision pour un modèle donné.

from meteofetch import Arome0025

Arome0025.availability()

|                     |   SP1 |   SP2 |   SP3 |   IP1 |   IP2 |   IP3 |   IP4 |   IP5 |   HP1 |   HP2 |   HP3 |
|:--------------------|------:|------:|------:|------:|------:|------:|------:|------:|------:|------:|------:|
| 2024-05-21 18:00:00 |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |
| 2024-05-21 15:00:00 |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |
| 2024-05-21 12:00:00 |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |
| 2024-05-21 09:00:00 |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |
| 2024-05-21 06:00:00 |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |
| 2024-05-21 03:00:00 |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |
| 2024-05-21 00:00:00 |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |
| 2024-05-20 21:00:00 |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |  True |

Ou de récupérer la date du dernier run de prévision disponible pour un paquet donné.

from meteofetch import Arome0025

Arome0025.get_latest_forecast_time(paquet="SP1")

Timestamp('2024-05-21 18:00:00+0000', tz='UTC')