ERA5逐日数据下载，python脚本报错中断问题解决方案

qq549083189

第一次发帖，有不对的地方欢迎指出和讨论。

qq549083189

这两天需要下载ERA5逐日数据，有幸看到了iovedys大佬的逐日数据资料下载方法，详见https://bbs.06climate.com/forum. ... &highlight=ERA5 ，python脚本可以工作，但程序偶尔会报错，一报错下载就中断，可能是网络问题，需要手动重下。C:\Users\DELL\Desktop\1.pngC:\Users\DELL\Desktop\2.png

qq549083189

这图咋发不出去...
主要报错截图如下

qq549083189

解决方案：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
下载ERA5 daily数据
"""

import cdsapi
import requests
import time
# CDS API script to use CDS service to retrieve daily ERA5* variables and iterate over
# all months in the specified years.

# Requires:
# 1) the CDS API to be installed and working on your system
# 2) You have agreed to the ERA5 Licence (via the CDS web page)
# 3) Selection of required variable, daily statistic, etc

# Output:
# 1) separate netCDF file for chosen daily statistic/variable for each month

c = cdsapi.Client(timeout=300)

# Uncomment years as required

years =  [
            #'1979', '1980', '1981',            
            #'1982', '1983', '1984',
            #'1985', '1986', '1987',
            #'1988', '1989', '1990',
            #'1991', '1992', '1993',
            #'1994', '1995', '1996',
            '1997', '1998', '1999',
            '2000', '2001', '2002',
            '2003', '2004', '2005',
            '2006', '2007', '2008',
            '2009', '2010', '2011',
            '2012', '2013', '2014',
            '2015', '2016', '2017',
            '2018', '2019', '2020',
            #'2021'
]

# Retrieve all months for a given year.

months = [  '01', '02', '03',
            '04', '05', '06',
            '07', '08', '09',
            '10', '11', '12'
            ]

# For valid keywords, see Table 2 of:
# https://datastore.copernicus-climate.eu/documents/app-c3s-daily-era5-statistics/C3S_Application-Documentation_ERA5-daily-statistics-v2.pdf

# select your variable; name must be a valid ERA5 CDS API name.
var = '10m_u_component_of_wind'

# Select the required statistic, valid names given in link above
stat = "daily_mean"                                                            # daily_maximum, daily_minimum, daily_mean

# Loop over years and months

for yr in years:
    for mn in months:
        while True:
            try:
                result = c.service(
                "tool.toolbox.orchestrator.workflow",
                params={
                     "realm": "c3s",
                     "project": "app-c3s-daily-era5-statistics",
                     "version": "master",
                     "kwargs": {
                         "dataset": 'reanalysis-era5-land',
                         #"product_type": 'reanalysis',                           # 下载地面数据时不需要
                         "variable": var,
                         "statistic": stat,
                         "year": yr,
                         "month": mn,
                         "time_zone": "UTC+00:0",
                         "frequency": "1-hourly",
        #
        # Users can change the output grid resolution and selected area
        #
                        "grid": "0.5/0.5",                                         # 0.1/0.1, 0.25/0.25, 0.5/0.5, 1.0/1.0
        #                "area":{"lat": [10, 60], "lon": [65, 140]}
   
                         },
                "workflow_name": "application"
                })
   
        # set name of output file for each month (statistic, variable, year, month
   
                file_name = "download_" + stat + "_" + var + "_" + yr + "_" + mn + ".nc"
   
                location=result[0]['location']
                res = requests.get(location, stream = True)
                print("Writing data to " + file_name)
                with open(file_name,'wb') as fh:
                    for r in res.iter_content(chunk_size = 1024):
                        fh.write(r)
                fh.close()

            except:
                print('下载出错4S后重试')
                print('------------------------------------------------------------------------------------')
                time.sleep(4)
                continue
            else:
                time.sleep(4)
                break                      #下载成功就跳出循环

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主要就是while true： + try: /except: 语句来控制下载，报错了就重新提交下载直到成功，昨天挂了一晚上，下了14年的数据，速度确实不快，但可以稳定运行了

qq549083189

我也是python新手，大伙有更好的解决方案也欢迎交流