修改sunpy教程参数报错是否为bug？GOES XRS长时序数据下载问题

问题原因 #

你遇到的报错是ts.TimeSeries返回了列表而非单个TimeSeries对象导致的：
在sunpy 3.0.1版本中，ts.TimeSeries(..., concat=True)的自动合并逻辑存在局限性，当待处理的文件数量多、时间跨度大时，如果文件之间存在时间不连续、元数据微小差异，自动合并不成功就会直接返回由多个TimeSeries对象组成的列表，自然不存在to_table方法。
这不属于平台特异性bug，是旧版本sunpy的已知逻辑缺陷，高版本sunpy已经优化了合并逻辑，出现该问题的概率会低很多。

修复方案 #

方案1：手动合并返回的TimeSeries列表 #

只需要在原有代码基础上增加手动合并的逻辑即可，修改后代码如下：

import datetime
from sunpy import timeseries as ts
from sunpy.timeseries import concatenate
from sunpy.net import Fido
from sunpy.net import attrs as a

tstart = datetime.datetime(2016, 11, 19, 23, 59, 59)
tend = datetime.datetime(2020, 6, 21, 23)
result = Fido.search(a.Time(tstart, tend), a.Instrument("XRS"), a.goes.SatelliteNumber(16))
goes_16_files = Fido.fetch(result)
goes_16 = ts.TimeSeries(goes_16_files, concat=True)
# 新增判断：如果返回的是列表就手动合并
if isinstance(goes_16, list):
    goes_16 = concatenate(goes_16)
goes_table = goes_16.to_table()
goes_table.write('goes_16_re.csv', format='csv')

方案2：分块下载减少单次处理压力 #

一次性下载数年的GOES数据，文件量过大会增加下载失败、合并不成功的概率，建议按月份/季度拆分时间范围，逐个下载合并后追加到CSV文件中，避免中途出错需要重头处理。

额外建议 #

如果环境允许，建议升级sunpy到最新稳定版，新版本对GOES数据的读取、合并逻辑做了大量优化，能避免很多旧版本的兼容性问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mikeysflix