从大型dfs2文件中提取dfs0

Question

我想从大型dfs2文件中提取dfs0，然后重试：

from mikeio import Dfs2
dfs = Dfs2(dfs2_filename)
ds = dfs.read()
(k,j) = dfs.find_nearest_element(lon,lat)
ds2 = ds.isel(k).isel(j)
ds2.to_dfs0(dfs0_filename)

这在大多数情况下都可以正常工作，但是，对于非常大的dfs2文件，我会遇到一个内存错误。 我可以通过以下选项降低内存成本：

ds = dfs.read(items=items,time_steps=time_steps)

但是，我对所有项目和时间步骤都感兴趣。 因此，我目前的工作是在时间维度中获取块，类似这样：

n = dfs.n_timesteps;
dChunk = int(np.ceil(n/nChunks))
for i_ch in range(chunks):
   time_steps = list(range((i_ch*dChunk),np.min([(i_ch+1)*dChunk,n])))
   ds = dfs.read(items=items,time_steps=time_steps)
   (k,j) = dfs.find_nearest_element(lon,lat)
   ds2 = ds.isel(k).isel(j)

然后，我将块保存为临时文件，然后是concat

做这件事最好的方法是什么

在“阅读”之前我能做一些形式的“isel”吗？与Dfsu的“元素”选项类似：

dfsu.read(items=None, time_steps=None, elements=None)

谢谢

Answer 1

目前，Dfs2读取方法不存在elements或类似的参数（与Dfsu类似）。我认为read方法应该有这样一个参数，所以请在https://github.com/DHI/mikeio/issues中建议

我认为你的分块版本是处理内存限制的好方法