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ArcGIS中应用Python脚本提高数据生产力的研究

更新时间：2019-12-25 21:24:15 大小：748K 上传用户：songhuahua 查看TA发布的资源 标签：arcgis python 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

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针对空间数据特性,利用Arc GIS中Python脚本语言结合Arc Toolbox编写批处理程序,可以在很大程度上简化数据生产的步骤,提高工作效率。现通过Python脚本工具在空间数据处理中的应用案例,简述工具的编写流程及其在生产实践中的优势。

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12 学术研究

测绘技术装备第 19 卷 2017 年第 3 期

ArcGIS 中应用 Python 脚本提高数据生产力的研究

巨擘

（甘肃省地图院甘肃兰州 730000）

摘

要：针对空间数据特性，利用 ArcGIS 中 Python 脚本语言结合 ArcToolbox 编写批处理程序，可以在很

大程度上简化数据生产的步骤，提高工作效率。现通过 Python 脚本工具在空间数据处理中的应用案例，简

述工具的编写流程及其在生产实践中的优势。

关键词：Python ArcGIS ArcToolBox 空间数据生产效率

1 引言

ESRI 完全纳入 ArcGIS 中，成为了一种用于进行数据

Python 作为 ArcGIS 的脚本语言在 ArcGIS9.0 版本分析、数据转换、数据管理和地图自动化的语言。

中引入，为具有一定编程能力的工作人员进行地理处

理提供了更便捷的方式和更丰富的选择。

Python 是一种通用的开源编程语言，在 ArcGIS 地

理处理中用作脚本语言。通过导入 ArcGIS 软件的 ArcPy

我们在进行空间数据的处理时，往往会遇到许多站点包可以使用 Python 访问地理处理功能。利用 ArcPy

重复性的操作。为了简化工作流程，提高工作效率，可访问地理处理工具的其他函数、类和模块，使用它们

ArcGIS 提供了许多高效的批处理工具，这在实际工作可快速轻松地创建简单或复杂工作流。使用以 ArcPy 编

中具有重大的意义。然而，实际工作十分复杂，只靠写的 ArcGIS 应用程序和脚本的优势在于，可以访问并

ArcGIS 提供的批处理工具无法满足生产需要，此时，使用由来自多个不同领域的GIS 专业人员和程序员开发

作为 ArcGIS 的脚本工具的 Python 语言就发挥了重要的大量 Python 模块。使用 Python 中 ArcPy 的另一个主

的作用。通过导入 ArcPy 站点包便可以使用 Python 访要原因是 Python 是一种通用的编程语言，易于学习和

问 ArcToolBox 中几乎所有的地理处理工具，我们可以使用。通过解释和动态输入这种编程语言，用户可以在

通过 Python 定制特定功能的工具辅助生产，具有相当交互式环境中快速地创建脚本原型并进行测试，同时这

高的自由度，可以最大程度地提高工作效率。

种编程语言功能强大，可编写大型应用程序。

本文首先对 ArcGIS 的脚本语言 Python 的使用 2.2 Python 脚本的使用方法

方法做一个简单介绍，对比 Python 脚本与

ArcGIS 中 Python 脚本的使用主要有两种方式：

ModelBuilder 的优劣，然后通过 Python 脚本实例来一是在 ArcGIS 的 Python 窗口中直接执行 Python 语

说明其在空间数据处理中的应用。

2 Python 脚本简介

句；一是编写 Python 脚本文件。Python 的脚本文件

既可以在 ArcGIS 中引入作为工具使用，也可以在

ArcGIS 外部执行（需要 ArcPy 站点包支持）。

在 ArcGIS 工具条中点击 Python 按钮便可以启

2.1 ArcGIS 中 Python 脚本的引入

Python 是一种简单高效、跨平台的开源编程语

言。ArcGIS9.0 中引入了 Python，此后 Python 便作动 Python 窗口，如图 1 所示。

为 ArcGIS 的脚本语言不断发展。现在，Python 已被

图 1 Python 窗口

测绘技术装备第 19 卷 2017 年第 3 期

学术研究 13

Python 窗口具有代码提示功能，在使用地理处处理命令->输出结果。Python 脚本可以实现许多高

理工具之前需要先导入 Arcpy 站点包。由于 Python 级复杂的地理处理功能，具有很强的定制性，利用

是解释型语言，因此在 Python 窗口中既可以单句执 Python 脚本可以实现要素级的地理处理操作。

行 Python 语句，也可以执行 Python 语句块。Python

语句块的输入需要通过 Ctrl+Enter 组合键实现换行据建模工具。其模型的基本结构是：输入数据->空

操作。间处理工具->输出数据。输入输出数据可以是

ModelBuilder是ArcGIS 提供的一种可视化的数

Python 脚本文件亦即将需要顺序执行的多个地 ArcGIS 支持的各种矢量、栅格及表格数据，空间处

理处理操作写入同一个文件中。Python 的脚本文件理工具可以调用 ArcGIS 空间处理的系统工具也可以

可以根据需求实现多个文件的批量操作或嵌入多个调用用户自定义工具。ModelBuilder 的优势在于其

地理操作实现复杂的地理处理。

建模的过程是可视化的，并且建模操作简单，建模

结果可以生成脚本语言，对编程人员要求较低。

2.3 Python 脚本的优势

（1）简单易学、功能强大。Python 语言是一种 3 Python 脚本应用案例

解释型编程语言，语法简单易学，开发快，不同于 3.1 分幅数据批量合并

C++这种编译型语言，Python 脚本的执行不需要进行

空间数据采集一般是按图幅分工完成的，但在

编译处理而是直接在 IDE 环境中解释执行。虽然实际工作中经常会用到合并成果，这就需要花费大

Python 语言简单易学，但也具有面向对象及可扩展量的时间和精力进行数据的整合拼接工作。传统的

的特性，包含丰富的库，可以编写大型程序。

作业方式需要作业人员一幅幅手动拼接数据，效率

（2）模块可重用性。Python 语言采用模块化编比较低。Python 脚本可以批量按流程进行地理处理

程思想，在编程过程中可以访问其他人员开发的操作，这为数据的自动化整合拼接提供了方案。

Python 模块，最大程度地发挥程序的可重用性，提

高编程效率。

下面就以数据批量合并拼接为例，说明 Python

脚本的编写过程及将 Python 脚本转化为 ArcGIS 工

（3）地理处理自动化。Python 脚本的执行是一具的方法。

个自动化的流处理过程。地理处理的过程按照程序

（1）新建 Python 文件。通过 Python IDLE 创

设计的步骤依次完成相应的地理处理过程，中途无建 Python 文件或新建 txt 文件将后缀改为.py。

需人工干预。并且地理处理的过程可以实现批处理，

大大简化工作量

（2）导入所需模块。本程序用到的模块有

ArcGIS 的 arcpy 模块和 Python 的 sys、os 模块。

（3）参数设置。本程序包含三个参数：待合并

（4）根据需求任意定制。使用 Python 脚本编

写地理处理程序具有很大的灵活性，可以调用 workspace（mdb、gdb 数据库）数据所在文件夹；输

ArcToolBox 中的所有工具并且可以实现要素级的处出投影；输出 workspace（mdb、gdb 数据库）。

理操作，具有很强的定制性，可以实现比较高级的

地理处理需求。

（4）要素类重投影。输入数据与输出数据投影

坐标可能不同，此时需要对输入数据进行重投影操

（5）可转化为 ArcGIS 工具。满足格式要求的作。重投影操作函数：arcpy.Project_management

Python脚本程序可以添加到 ArcToolBox中作为自定 (in_dataset, out_dataset, out_coor_system)

义工具使用，使用方法与系统提供的工具一致，简

化了操作方式。

（5）要素追加。重投影之后的要素需要追加到

输出 workspace 的相应要素类中。追加操作函数：

arcpy. Append _management (inputs, target,

2.4 Python 脚本与 ModelBuilder 比较

Python 是 ArcGIS 的脚本语言，通过导入 ArcPy schema_type)。

站点包便可以调用 ArcToolBox 中的所有工具，此外

（6）要素融合。完成数据追加步骤后，所有的

还可以导入并调用其他 GIS 人员开发的 Python 模块。数据已经合并到最终 workspace 中相应的图层中，

Python 脚本数据处理模式与一般的地理处理模式是此时还需要进行最后一步融合操作。数据融合操作

一致的，即：获取处理数据及各种参数->执行地理函数： arcpy.Dissolve_management(in_cover,

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