无论安装以下哪种库，强烈建议在新环境下安装，之前在base环境下安装各种报错！！！如何在新环境下安装可参见我之前的总结或网上其他文章。
不推荐方法
1.pygrib
pygrib库基于python2.4+、numpy、pyproj、Jasper和GRIB_API，依赖库基于Linux或MacOS，GRIB_API将于2020年6月30日正式被ecCodes取代。因此，不推荐使用pygrib库。
2.GDAL
可于window下安装，安装简单，但是需借助wgrib2查看grib变量所在通道，因此不推荐。
推荐方法
xarray搭配cfgrib
优点：Linux windows MacOS均可用，安装较简单，强烈建议在新环境下安装各所需库
安装步骤：
1，新建新环境
conda creat -n cfgrib_env python=3.7.0
2.启动虚拟环境
source activate cfgrib_env
3.安装spyder xarray eccodes cfgrib及其他所需依赖库
ps:可用pip或conda安装，eccodes无需配置（有些地方写需要配置路径）
4.在新环境下启动spyder（base或其他环境下启动的spyder无效）
切换到安装路径并执行：~/anaconda3/envs/cfgrib_env/bin$ ./spyder
5.写入代码
import xarray as xr
import cfgrib
ds = xr.open_dataset('/1.grib2',engine='cfgrib')
提示错误：
DatasetBuildError: multiple values for unique key, try re-open the file with one of:
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'unknown'}
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'surface'}
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'isobaricInhPa'}
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'meanSea'}
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'depthBelowLandLayer'}
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'heightAboveGround'}
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'heightAboveGroundLayer'}
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'tropopause'}
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'maxWind'}
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'heightAboveSea'}
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'isothermZero'}
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'pressureFromGroundLayer'}
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'sigmaLayer'}
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'sigma'}
filter_by_keys={'typeOfLevel': 'potentialVorticity'}
莫慌！！！
这是因为目前cfgrib库无法同时读取多个typeOfLevel，因此我们只需要根据提示筛选我们需要的数据就行了。原程序添加所需数据为：
ds = xr.open_dataset('/1.grib2',engine='cfgrib',backend_kwargs=
{'filter_by_keys':
{
'typeOfLevel': 'surface'
}
}
)
所需变量为：ds.变量名
折腾了好几天，做其他事情都心不在焉，搞出来一身轻~~~
总结
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一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
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