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import subprocess
import xarray as xr
import geopandas as gpd
import rioxarray
def listar_datas_ecmwf():
try:
resultado = subprocess.run(
["gsutil", "ls", "gs://garagem/previsao/ecmwf_nc/"],
capture_output=True,
text=True,
check=True
)
linhas = resultado.stdout.strip().split("\n")
datas = [linha.strip().split("/")[-2] for linha in linhas if linha.strip()]
return sorted(datas, reverse=True)
except subprocess.CalledProcessError:
return []
def carregar_netCDF(path):
return xr.open_dataset(path)
def recortar_com_shapefile(da, shape):
da = da.rio.write_crs("epsg:4326")
return da.rio.clip(shape.geometry, shape.crs, drop=True)
'''def baixar_arquivo_gcs(nome_arquivo, destino_local="/tmp", bucket_path=None):
"""
Baixa um arquivo do GCS para o diretório local.
Se bucket_path não for informado, assume gs://garagem/previsao/acumulados/...
"""
import subprocess
from config import DATA, HORA
if bucket_path is None:
bucket_path = f"gs://garagem/previsao/acumulados/{DATA}/{HORA}/"
origem = f"{bucket_path}{nome_arquivo}"
destino = os.path.join(destino_local, nome_arquivo)
try:
subprocess.run(["gsutil", "cp", origem, destino], check=True)
return destino
except subprocess.CalledProcessError as e:
print(f"❌ Erro ao baixar {nome_arquivo} do GCS: {e}")
return None'''
def baixar_arquivo_gcs(gcs_path):
"""
Baixa um arquivo do Google Cloud Storage para um diretório temporário.
"""
if not gcs_path.startswith("gs://"):
raise ValueError(f"Invalid GCS path: {gcs_path}")
local_path = f"/tmp/{gcs_path.split('/')[-1]}" # Extract filename for local path
try:
subprocess.run(["gsutil", "cp", gcs_path, local_path], check=True)
return local_path
except subprocess.CalledProcessError as e:
print(f"❌ Erro ao baixar {gcs_path}: {e}")
return None
def abrir_dado_precip(path_local, recorte="Sem recorte", shape_path="/home/gabriela-vitelli/shapefiles/BUFFER_EFC_25KM_reconstruido.shp"):
"""
Abre o arquivo NetCDF, recorta se necessário e retorna o DataArray da precipitação.
"""
import xarray as xr
import rioxarray
import geopandas as gpd
ds = xr.open_dataset(path_local, engine="netcdf4")
varname = list(ds.data_vars)[0]
da = ds[varname]
if recorte == "EFC":
shape = gpd.read_file(shape_path)
da = da.rio.write_crs("EPSG:4326")
da = da.rio.clip(shape.geometry.values, shape.crs, drop=True)
return da
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