Python处理Fortran的namelist文件

weinihou

可以说这是个小问题，大家如果在做与模式相关的内容总归会用到的
直接搜索也能找到，家园里可能大家都没在意这种小问题，但我觉着还是稍微总结一下比较好


本人才疏，现在用的是 f90nml 库。这个库比较简单，基本思路就是在Python自带的dictionary类型基础上加了对Fortran所用namelist格式的识别。具体有没有其他方便的工具，也没细看，如果你发现了也欢迎总结分享~
附上网址：
https://pypi.python.org/pypi/f90nml

http://f90nml.readthedocs.io/en/latest/


OK，开始吧

具体操作很简单

# 载入模块并打开文件

1. import f90nml #载入模块
   
2. 
   
3. nml_path = 'A/B/namelist.input'
   
4. 
   

复制代码

或者直接给路径

1. nml = f90nml.read(nml_path)

复制代码

得到nml为多层字典（dict）组成的namelist类

# 更改和配置namelist

更改和取值直接用dict的操作

1. nml['config_nml']['steps'] = 432

复制代码

这个相当于把下面的 xxx 设置成了 432

1. &config_nml
   
2. ...
   
3. steps = xxx
   
4. ...
   
5. /

复制代码

当然，如果只是取值那你直接  

1. a = nml['config_nml']['steps']

复制代码

这里需要注意一下，如果该值只是一个，那么会存成对应的内容，比如int什么的
但有时会有多个，会存成Python的list类型
用的时候注意判断，比如 WRF 的配置里会有 max_domain 这种

# 写入文件

写入也是直接路径或更靠谱些给文件对象

1. with open('target.nml') as nml_file:

复制代码

或者

1. nml.write('target.nml')

复制代码

如果想有原始批注和格式 comments and formatting ，用patch() 函数

1. f90nml.patch(nml_file,nml, 'target.nml')

复制代码

上面那个nml 表示修改过的namelist ， 第一个 nml_file 是要采取的文件格式（这里直接用了原文件），最后 target.nml 是输出
这里我个人是不建议写入原文件的。一般我都是直接写成新文件（在新路径下），类似于 先复制一份，然后修改 吧，但感觉更保险点儿，省得把原文件冲掉~

# End

希望对大家有帮助

wanghp