python读写大文件nc

在Python中，使用NetCDF（Network Common Data Form）库（如netCDF4）来读写大文件非常常见，尤其是在处理气象、海洋或地球科学数据时。NetCDF是一种标准格式，用于长期保存和访问多维数组数据。

以下是基本的步骤：

**读取大文件**:

import netCDF4

# 打开文件
file = netCDF4.Dataset('large_file.nc', 'r')

# 访问变量
variable = file['variable_name']  # 替换为实际的变量名
# 使用chunksizes参数分块读取，防止一次性加载整个文件到内存
data = variable[:].chunk() if 'chunksizes' in variable.__dict__ else variable[:]

# 遍历并处理数据
for chunk in data:
    process(chunk)

# 关闭文件
file.close()

**写入大文件**:

import netCDF4

# 创建文件
file = netCDF4.Dataset('large_file.nc', 'w', format='NETCDF4')

# 添加维度
dimensions = {'time': 10000, 'lat': 500, 'lon': 500}  # 根据需要替换
for dim, size in dimensions.items():
    file.createDimension(dim, size)

# 添加变量并设置属性
variable = file.createVariable('variable_name', 'f8', dimensions)  # f8代表浮点64位
variable[:] = 0  # 初始化值
variable.chunking((100, 50, 50))  # 设置分块大小，适应大数据存储

# 写入数据
for i in range(10000):
    # 更新数据...
    file.variables['variable_name'][i] = updated_data[i]

# 关闭文件
file.close()

注意：处理大文件时，最好采用逐行或小批量的方式操作，并确保数据缓存管理得当，避免耗尽内存。