odf2csv.py 14.2 KB
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#!/usr/bin/env python
#! python

#####################################
#
#Conversion de fichiers ODF a csv
#
#Auteur: James Caveen
#        Ecrit a partir du programme fortran
#        odf2txt de C. Lafleur (IML)
#
####################################

import sys
import getopt
import re
import math
from class_variable import variable
import odf_fcns

RemplacerDouteux = False
RemplacerErreur = False
CalculerMoyenne = False
intervalle = 1.0
#On recupere les parametres d'appel

try:
    opts,args = getopt.getopt(sys.argv[1:], \
                'i:o:m:deh',\
                    ['input=','output=',\
                     'mean=','error',\
                     'doubtfull','help'])
except getopt.error, msg:
    print msg
    odf_fcns.usage()
    sys.exit(2)
#Processing des parametres

for o , a in opts:
    if o in ("-h","--help"):
        odf_fcns.usage()
        sys.exit(2)
        
    elif o in ("-i","--input"):
        if a in ("-i","--input","-o","--output","-d",\
                 "--doubtfull","-e","--error","-h","--help","--mean","-m"):
            odf_fcns.usage()
            sys.exit(2)
            
        fnomin = a
    elif o in ("-o","--output"):
        if a in  ("-i","--input","-o","--output","-d",\
                 "--doubtfull","-e","--error","-h","--help","--mean","-m"):
            odf_fcns.usage()
            sys.exit(2)
        
        fnomout = a
    elif o in ("-m","--mean"):
        if a in  ("-i","--input","-o","--output","-d",\
                 "--doubtfull","-e","--error","-h","--help","--mean","-m"):
            odf_fcns.usage()
            sys.exit(2)
        
        intervalle = float(a)
        CalculerMoyenne = True

    elif o in ("-d","--doubtfull"):
        RemplacerDouteux = True
    elif o in ("-e","--error"):
        RemplacerErreur = True
    else:
        print "Option inconnue"
        odf_fcns.usage()
        sys.exit(2)



#Compilation des expressions regulieres a chercher
# dans le fichier ODF
PAR_HEAD = re.compile(r'PARAMETER_HEADER')
DATA = re.compile(r'-- DATA --')
NAME= re.compile(r'NAME')
UNITS = re.compile(r'UNITS')  
CODE = re.compile(r'CODE')  
P_F_W = re.compile(r'PRINT_FIELD_WIDTH')
P_D_P = re.compile(r'PRINT_DECIMAL_PLACES')
FILE_SPEC = re.compile(r'FILE_SPECIFICATION')
CRUISE_NUMBER =  re.compile(r'CRUISE_NUMBER')
START_DATE = re.compile(r'START_DATE_TIME')
INIT_LAT = re.compile(r'INITIAL_LATITUDE')
INIT_LON  = re.compile(r'INITIAL_LONGITUDE')
COMMENT = re.compile(r'EVENT_COMMENTS')
QCOMMENT  = re.compile(r'QUALITY_COMMENTS')
QQQQ = re.compile(r'QQQQ')  
QCFF = re.compile(r'QCFF')  
DEPTH = re.compile(r'DEPH_01')  
PRES = re.compile(r'PRES_01')  



#Initialiser les listes a des listes vides
varlist=[]  # Liste des objets de type variable
comment = [] #Liste des commentaires d'evenements
qcomment =[] #Liste des commentaires de qualite
depth = []   #Lise des profondeurs cibles  pour moyennes

#Initialiser un dictionnaire permettant d'associer
#une variable et son champ QQQQ

var_q = {}

# Ouverture du fichier ODF a traiter

fin = open(fnomin,mode='r')

#Ouverture du fichier csv de sortie en mode ajout

fout = open(fnomout,mode='a')

num_var = 0
num_par = 0
par_trouve = False

#Recherche de tous les parametres contenus
#dans le fichier ODF
#Pour chaque parametre trouve, on cree un objet
#de classe variable et on y conserve l'information
#qui lui est propre
for ligne in fin:
    if (not PAR_HEAD.search(ligne)):
        pass
    else:
        par_trouve = True
        
    if (par_trouve):
        if(NAME.search(ligne)):
            num_par = num_par + 1
            nom =  ligne.split('=')[1]
            nom = nom.split(',')[0]
        elif (UNITS.search(ligne)):
            num_par = num_par + 1
            unites = ligne.split('=')[1]
            unites = unites.split(',')[0]
        elif (CODE.search(ligne)):
            num_par = num_par + 1
            code =  ligne.split('=')[1]
            code = code.split(',')[0]
        elif (P_F_W.search(ligne)):
            num_par = num_par + 1
            p_f_w =  ligne.split('=')[1]
            p_f_w = p_f_w.split(',')[0]
        elif (P_D_P.search(ligne)):
            num_par = num_par + 1
            p_d_p =  ligne.split('=')[1]
            p_d_p = p_d_p.split(',')[0]

        if (num_par == 5):
            num_par = 0
            par_trouve = False
            v = variable(num_var,nom.strip(),code.strip(),unites.strip(),int(p_f_w),int(p_d_p))
            varlist.append(v)

            #Si la variable est de type marqueur de qualite
            #On ajoute une entree au dictionnaire
            if(QQQQ.search(code)):
               var_q[varlist[num_var-1]] = v

            num_var = num_var + 1

 
#
#########################################
# Lecture des information sur la mission#
#########################################
#

fin.seek(0,0)
for ligne in fin:


        if (DATA.search(ligne)):
            break

        elif(FILE_SPEC.search(ligne)):
            nom =  ligne.split('=')[1]
            file_spec = nom.split(',')[0]

        elif (CRUISE_NUMBER.search(ligne)):
            nom = ligne.split('=')[1]
            cruise_number = nom.split(',')[0]

        elif (START_DATE.search(ligne)):
            nom = ligne.split('=')[1]
            start_date = nom.split(',')[0]

        elif (INIT_LAT.search(ligne)):
            nom = ligne.split('=')[1]
            init_lat = nom.split(',')[0]

        elif (INIT_LON.search(ligne)):
            nom = ligne.split('=')[1]
            init_lon = nom.split(',')[0]

        elif (COMMENT.search(ligne)):
            nom = ligne.split('=')[1]
            com = nom.split(',')[0]
            comment.append(com)

        elif (QCOMMENT.search(ligne)):
            nom = ligne.split('=')[1]
            com = nom.split(',')[0]
            qcomment.append(com)


print "Cruise_Number: ", cruise_number
print "Original_Filename: ",file_spec
print "GMT_Time: ", start_date
print "Latitude: ",init_lat
print "Longitude: ", init_lon

# for c in comment:
#     print "Event_Comment: ", c

# for c in qcomment:
#     print "Quality_Comment: ", c




#    Lecture des valeurs des variables dans le fichier

fin.seek(0,0)
data_trouve = False
for ligne in fin:
    if (not data_trouve):
        if (not DATA.search(ligne)):
            pass
        else:
            data_trouve = True
    else:
        ligne = ligne[:-2] # Oter les fins de lignes (fichier DOS, 2 car: \r\n)
        chaine = ligne.split(None,num_var) # Separer la ligne en mots

        i = 0
        for var in varlist:
            var.addvaleur(float(chaine[i]))
            i = i + 1
                          


# On calcule la profondeur si elle est absente du fichier
# et on l'ajoute a la liste des variables disponibles


depth_present = False
for var in varlist:
    if (DEPTH.search(var.getcode())):
        depth_present = True
        break

if (not depth_present):
    for var in varlist:
        if(not PRES.search(var.getcode())):
            pass
        else:
            v = variable(num_var,\
                 'Sensor depth below sea surface','DEPH_01','meters',\
                  10,3)
            for pres in var.valeurs:
                v.addvaleur( odf_fcns.pres2depth(pres,float(init_lat)))
            varlist.append(v)
            num_var = num_var + 1
            #On copie les marqueurs de qualite de pres a prof
            if( var_q.has_key(var)):
                presq = var_q.get(var)

                profq = variable(num_var,'Quality flags: Sensor depth below sea surface','Q','none', 2,0)
                varlist.append(profq)

                var_q[varlist[num_var -1]] = profq

                for i in range(presq.getnbval()):
                    profq.addvaleur( presq.valeurs[i])

                    num_var = num_var +1
            break

        
########################################################
# Remplacer les donnees erronnees ou douteuses par -99.0
# controle par les parametres -d et -e 
########################################################
if (RemplacerErreur):
    for var in varlist:
        if (var_q.has_key(var)):
            qualite = var_q.get(var)

            for i in range(var.getnbval()):
                if (int(qualite.getvaleur(i)) == 4):
                    qualite.setvaleur(i,9) #donnee mise a manquant
                    var.setvaleur(i,-99.0)
    qcomment.append('Donnees erronnees (Q=4) remplacees par -99.0')
            

if (RemplacerDouteux):
    for var in varlist:
        if (var_q.has_key(var)):
            qualite = var_q.get(var)

            for i in range(var.getnbval()):
                if (int(qualite.getvaleur(i)) == 3):
                    qualite.setvaleur(i,9) #donnee mise a manquant
                    var.setvaleur(i,-99.0)
            
    qcomment.append('Donnees douteuses (Q=3) remplacees par -99.0')


#
####################################################
# Moyenner les donnees a intervalles reguliers en metres
# Par defaut on moyenne au metre a moins que l'utilisateur
# specifie un autre intervalle via la clef -m (--mean) <intervalle>
#
# si la clef -a (--all) est utilisee on ne moyenne pas
#
# Note: les variables PRES et DEPH sont traitees en dernier
#       car elles sont utilisees pour le calcul des moyennes
#       des autres variables; on ne peut donc pas remplacer
#       leurs valeurs reelles avec celles moyennes avant que
#       toutes les autres variables aient ete traitees
#
##############################################################
#


if (CalculerMoyenne):
    chaine = 'Donnees moyennees au(x) ' + str(intervalle) + ' metre(s)'
    qcomment.append(chaine)

    for var in varlist:
        if (DEPTH.search(var.getcode())):
            min_depth = math.ceil(min([x for x in var.valeurs if x > -99.0]))
            max_depth = math.floor(max([x for x in var.valeurs if x > -99.0]))
            num_depth = int((max_depth - min_depth)/intervalle) + 1
            profondeur = var
            break

    for i in range(num_depth):
        depth.append(min_depth + float((i)*intervalle))

        
#   Ici, on traite toutes les variables sauf PRES et DEPTH
    for var in varlist:
        
        if not DEPTH.search(var.getcode()) and not PRES.search(var.getcode()) and \
           not  QCFF.search(var.getcode()) and not  QQQQ.search(var.getcode()):
            print "On traite:", var.getcode()
            if(var_q.has_key(var)):
                qualite = var_q.get(var)
                qualite_dat = []

            mean_dat = []


            for k in range(num_depth):
                sum_dat=0
                n_dat=0
                for i in range(var.getnbval()):
                    if float(profondeur.getvaleur(i)) > (depth[k]-intervalle/2.0) and \
                           float(profondeur.getvaleur(i)) <= (depth[k]+intervalle/2.0) and \
                           float(var.getvaleur(i)) > -99 :
                        sum_dat=sum_dat+ float(var.getvaleur(i))
                        n_dat=n_dat+1

                if n_dat == 0 :
                    mean_dat.append(-99.0)
                else:
                    mean_dat.append(sum_dat/n_dat)

                if(var_q.has_key(var)):
                    if mean_dat[k] == -99:
                        qualite_dat.append(9)
                    elif mean_dat[k] > -99:
                        qualite_dat.append(1)

            var.replaceallvaleurs(mean_dat)
            if(var_q.has_key(var)):
                qualite.replaceallvaleurs(qualite_dat)


#On traite DEPTH et PRES
    for var in varlist:
        if DEPTH.search(var.getcode()) or PRES.search(var.getcode()):
            print "On traite:", var.getcode()
            if(var_q.has_key(var)):
                qualite = var_q.get(var)
                qualite_dat = []

            mean_dat = []

            for k in range(num_depth):
                sum_dat=0
                n_dat=0
                for i in range(var.getnbval()):
                    if DEPTH.search(var.getcode()):
                        sum_dat=sum_dat+depth[k]
                        n_dat=n_dat+1
                    elif PRES.search(var.getcode()):
                        sum_dat=sum_dat+odf_fcns.depth2pres(depth[k],float(init_lat))
                        n_dat=n_dat+1


                if n_dat == 0 :
                    mean_dat.append(-99.0)
                else:
                    mean_dat.append(sum_dat/n_dat)

                if(var_q.has_key(var)):
                    if mean_dat[k] == -99:
                        qualite_dat.append(9)
                    elif mean_dat[k] > -99:
                        qualite_dat.append(1)

            var.replaceallvaleurs(mean_dat)
            if(var_q.has_key(var)):
                qualite.replaceallvaleurs(qualite_dat)


                    


#
####################################################
#Ecriture sur le fichier de sortie
####################################################
#

#Ecriture des parametres de la mission

chaine = "Cruise_Number: "+ cruise_number + "\n"
fout.write(chaine)
chaine = "Original_Filename: "+file_spec + "\n"
fout.write(chaine)
chaine = "GMT_Time: "+ start_date + "\n"
fout.write(chaine)
chaine = "Latitude: "+init_lat + "\n"
fout.write(chaine)
chaine = "Longitude: "+ init_lon + "\n"
fout.write(chaine)

for c in comment:
    chaine = "Event_Comment: "+ c  + "\n"
    fout.write(chaine)

for c in qcomment:
    chaine = "Quality_Comment: "+ c  + "\n"
    fout.write(chaine)

#Un petit saut de ligne
fout.write("\n")

#######################################################
#Ecriture de la description des variables
#en format csv avec tabulateur
#Note:Si on a fait une moyenne des donnees, on elimine
#     la variable QCFF
#######################################################

chaine = ''
for var in varlist:
    if CalculerMoyenne and QCFF.search(var.getcode()):
        pass
    else:
        chaine = chaine + var.getcode() + '\t'

chaine = chaine +'\n'
fout.write(chaine)


chaine = ''
for var in varlist:
    if CalculerMoyenne and QCFF.search(var.getcode()):
        pass
    else:
        chaine = chaine + var.getunites() + '\t'

chaine = chaine +'\n'
fout.write(chaine)

#Ecriture des valeurs des variables dans le fichier
#en format csv avec tabulateur
for i in range(varlist[0].getnbval()):
    chaine =''
    for var in varlist:
        print "var = ", var.getcode()
        if CalculerMoyenne and QCFF.search(var.getcode()):
            pass
        else:
            print "i = ", i 
            chaine = chaine + var.getvaleur(i) + '\t'
    chaine = chaine + '\n'
    fout.write(chaine)


#Fin de odf2csv.py