有哪些 GIS+Python 的开发经验值得分享?
我目前能够找到的只有像Python Geo-Spatial Devlopment[1]这样有一定年龄的教学书籍,和零散的技术文章[2]。可是具体该怎么系统学习应用完全没方向,求教。例如mapfish[3],看了一下介绍就觉得很牛逼,可是不会用。。。
[1]Python Geo-Spatial Development (豆瓣)
[2]W-06: Solid Web Mapping with Python
[3]MapFish — MapFish
回复内容:
GIS 和 python 的结合有很多种可能性- Arcpy 参考ArcPy and ArcGIS (豆瓣), pyQGIS 参考PyQGIS Developer Cookbook
- Geopython GIS相关库
- GDAL 参考 Welcome to the Python GDAL/OGR Cookbook!
- 各种空间数据库,如 spatialite 参考 SpatiaLite Cookbook
基础库(抽象库)
- GDAL 不多说,GIS万物本源
- Proj.4 制图学投影转换库
- geojson geojson数据处理,点线面
高级库
- Shapley GIS的图像处理
- Fiona GIS数据读入写出
- Rtree Rtree空间索引
- pyproj Proj.4的接口扩展
- OWSLib WMS地图服务发放
- basemap 画地图
超高级库
- geopandas 整合了pandas,shapely,fiona,descartes,pyproj和rtrees可以直接用于数据处理
- geodjango django出品,保护GDAL,GEOS等可以发送地图服务
而如今,javascript在互联网的地位也变得越来越重要,GIS+JS的项目也氤氲而生,所以问题来了。参考:有哪些GIS+JavaScript(node.js)的开发经验值得分享? - Node.js
或者关注我的博客,写得不是很好,希望各路大神多多留言指导。
Awesome GIS(GIS Tech Stack技术栈)
语言Geomatics专栏点此:Geomatics(GIS,GPS,RS,Surveying)
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Python 最好的快速开发语言,是一门API艺术
- awesome-python
- 1简单的入门
- 2总结入门坑及基础资源
- 3Geopython GIS相关库
- 4Python的常用库入门
- 5Flask框架
- 6入门爬虫坑--网页数据压缩(python deflate gzip)
- 7Requests爬虫技巧
-
Node.js 最炙手可热的网络技术源泉,可用于WebGIS
- awesome-javascript
- 1常用Global库
- 2入门及GeoNode.js GIS相关库
- Leaflet 兼容移动端,和现代的一些框架一样优先考虑移动端
- 1leaflet入门
- 2简单插件编写leaflet-pip-v2
- 3进阶插件编写geojsonFilter
- Mapbox总有人讨论“Mapbox VS Leaflet?”这是个烂问题,Mapbox是Leaflet的超集,就像Typescript和Javascript之间的关系一样
- Openlayer3扯淡大叔教程
- Turf js层面做出简单的空间分析
- Geoserver 基于Java的地理信息服务的发布,使用简单
- Mapserver 基于C语言的地理信息服务的发布,内存占用小
- GDAL 数据格式转换
- 1GDAL命令行入门
- 2python for GDAL
- 3gdal CLI Cheat Sheet
- GeoJSON 开源地理信息JSON格式
- awesome-geojson
- geojson-js-utils 空间数据简单处理js实现
- geojson-python-utils空间数据简单处理python实现
- TopoJSON 开源地理信息JSON格式,大小要比GeoJSON小40%
- TileJSON 瓦片数据包装的JSON格式,用的不多
- WKT&WKB 文本标记语言表示矢量数据
- WKT&WKB 笔记一:格式介绍
- Spatialite 空间数据的查询等处理,小项目足矣
- 1简单的入门
- 2CLI Cheat Sheet
- 3python for Spatialite
- 4NET平台使用spatilite扩展
- 5Spatiliate2GeoJson数据的转换
- Postgresql 大型空间数据项目
- MBTILES 承载瓦片的数据,快速索引
- 1入门与简单应用
- Global Mapper 专门用作已有栅格图像切片
- Mapnik 专门用于矢量数据的切片
- TileMill 在矢量数据渲染时,运用CartoCSS对矢量数据赋予样式
- QGIS 开源GIS数据处理桌面软件,其中包含Grass,SAGA两个学术界开源GIS平台
- 1简单的介绍
- 2地图综合
- Mapsharper 数据综合神器
- 1地图综合神器
- 地理空间数据云 没想到数据来的这么快
- 1网页端JS的缓存问题
- 2Angular遇到的一些坑
- 3SpatialiteSharp的使用坑
整个技术栈主要针对的是轻量或者小项目去考虑,运用一些流行的尽可能开源的工具去做,这是我的一些想法和笔记,详情参考从mapbox的开源工具看Web GIS的发展,希望能给您一点点帮助。PS:我在github上看到一个awesome gis,并非我主导的,希望各位GISer可以一起参与修改。
转载,请表明出处。总目录Awesome GIS
python之于GIS与python之于IT类似GISer采用python的原因也在于“人生苦短,我用python”
python在gis中的应用非常之广
1. desktop GIS:
ArcGIS从版本10开始不再支持原来的VBA,而改用python
QGIS本身大部分的代码特别是插件部分可以采用python进行开发
2. 地图引擎
mapnik—基于C++引擎的顶级地图引擎库,和python结合比较紧密
mapfish—支持部分专题地图在线制作
3. webgis
python+geodjango 是最常用也最庞大的后台框架
GISer使用python一定要充分发挥python语言的特性
如ArcGIS集成phthon是利用了python的脚本语言特性
后台webgis等服务,可以发挥python作为语言黏合剂的特性,充分利用已有的GIS算法库 1、如果之前没有接触过Python但有一定的编程基础,极力推荐 深入 Python 3 这本书,对比《Python基础教程》的基础全面,这本书更加简洁、实用、上手快。
2、Python与ArcGIS结合,推荐《Programming ArcGIS 10.1 with Python Cookbook》(英文版)这本书,主要使用简短的Python脚本批处理ArcGIS文件,实用、上手快。
附图:


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手机XML转PDF的速度取决于以下因素:XML结构的复杂性手机硬件配置转换方法(库、算法)代码质量优化手段(选择高效库、优化算法、缓存数据、利用多线程)总体而言,没有绝对的答案,需要根据具体情况进行优化。

不可能直接在手机上用单一应用完成 XML 到 PDF 的转换。需要使用云端服务,通过两步走的方式实现:1. 在云端转换 XML 为 PDF,2. 在手机端访问或下载转换后的 PDF 文件。

C语言中没有内置求和函数,需自行编写。可通过遍历数组并累加元素实现求和:循环版本:使用for循环和数组长度计算求和。指针版本:使用指针指向数组元素,通过自增指针遍历高效求和。动态分配数组版本:动态分配数组并自行管理内存,确保释放已分配内存以防止内存泄漏。

无法找到一款将 XML 直接转换为 PDF 的应用程序,因为它们是两种根本不同的格式。XML 用于存储数据,而 PDF 用于显示文档。要完成转换,可以使用编程语言和库,例如 Python 和 ReportLab,来解析 XML 数据并生成 PDF 文档。

可以将 XML 转换为图像,方法是使用 XSLT 转换器或图像库。XSLT 转换器:使用 XSLT 处理器和样式表,将 XML 转换为图像。图像库:使用 PIL 或 ImageMagick 等库,从 XML 数据创建图像,例如绘制形状和文本。

想要通过XML生成图片,需要使用图形库(如Pillow、JFreeChart)作为桥梁,根据XML中的元数据(尺寸、颜色)生成图片。控制图片大小的关键在于调整XML中<width>和<height>标签的值。然而,在实际应用中,XML结构的复杂性、图形绘制的精细度、图片生成的速度和内存消耗,以及图片格式的选择,都对生成的图片大小产生影响,因此需要深入理解XML结构、熟练掌握图形库,以及考虑优化算法和图片格式选择等因素。

XML格式化工具可以将代码按照规则排版,提高可读性和理解性。选择工具时,要注意自定义能力、对特殊情况的处理、性能和易用性。常用的工具类型包括在线工具、IDE插件和命令行工具。

没有APP可以将所有XML文件转成PDF,因为XML结构灵活多样。XML转PDF的核心是将数据结构转换为页面布局,需要解析XML并生成PDF。常用的方法包括使用Python库(如ElementTree)解析XML,并利用ReportLab库生成PDF。对于复杂XML,可能需要使用XSLT转换结构。性能优化时,考虑使用多线程或多进程,并选择合适的库。
