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前面把shp文件中的内容读取到数据库#xff0c;接下来就把数据库中的表变成shp文件。
正文
简单的创建一个shp文件
暂时不读取数据库的表#xff0c;先随机创建一个shp文件。既然是随机的#xff0c;这就需要使用到faker这个第三方库#xff0c;代码如下。
impor…前言
前面把shp文件中的内容读取到数据库接下来就把数据库中的表变成shp文件。
正文
简单的创建一个shp文件
暂时不读取数据库的表先随机创建一个shp文件。既然是随机的这就需要使用到faker这个第三方库代码如下。
import geopandas as gpd
from faker import Faker
from shapely.geometry import Polygon
def create_shp(shp_path):# 中文fake Faker(zh_CN)geo_data []for _ in range(100):# 随机生成经纬度latitude, longitude fake.latitude(), fake.longitude()# 创建四个点矩形points [(float(longitude), float(latitude)),(float(longitude)10, float(latitude)),(float(longitude)10, float(latitude)10),(float(longitude), float(latitude)10)]# 创建一个Polygon对象polygon Polygon(points)# 添加到列表geo_data.append({geometry: polygon, name: fake.name(), address: fake.address().replace(\n, , )})# 创建GeoDataFrame对象gdf gpd.GeoDataFrame(geo_data, crs4326)gdf.to_file(shp_path,encodingutf-8)
运行代码 if __name__ __main__:create_shp(C:/Users/26644/Desktop/out/faker_data.shp)
在桌面的out文件中生成faker_data.shp文件如下图所示 查看数据
查看生成shp文件中的数据
用arcmap打开shp文件添加一下属性展示如下图所示。 查看一下属性表 数据都是伪造的如有雷同请勿当真。当然全是面(POLYGON)字段或者类型这些都是可以自己定义的看个人需求还是可以有模有样的。
根据数据库创建shp文件
简单地读取表的数据
读取表中的数据很明显需要使用select语句可以直接如下sql
select * from table
就可以读取表中的全部信息代码如下。
from sqlalchemy import create_engine,Table,select,MetaData
import geopandas as gpdengine create_engine(postgresqlpsycopg2://username:passwordlocalhost/arcgis)
gdf gpd.read_postgis(select * from cd, engine, geom_colgeometry)
gdf.to_file(C:/Users/26644/Desktop/out/成都.shp, encodingutf-8)
代码几行结果如下。 可以看到除了FID还有一个id字段这个是表中的字段这个其实看个人需要因为arcmap为这个shp文件添加了FID其实在创建表中就不需要主键id字段通过geopandas读取shp创建表就没有id字段有也没问题看个人需要。
复杂地读取表中的数据
代码如下。
from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, select
from geoalchemy2 import Geometry
import geopandas as gpd
from sqlalchemy.sql.base import ReadOnlyColumnCollection
from sqlalchemy.exc import NoSuchTableErrorengine create_engine(postgresqlpsycopg2://username:passwordlocalhost/arcgis)
metadata MetaData()class db2shp:def __init__(self,table_name,shp_path,has_id: bool False,geom_type: str geometry,)::param table_name: 表名:param shp_path: shp文件路径:param has_id: shp是否包含id列假设表中带有id:param geom: geometry的类型self.table_name table_nameself.shp_path shp_pathself.has_id has_idself.geom_type geom_typeself.__table: Table Noneself.__columns: ReadOnlyColumnCollection Noneself.__sql: str Nonedef __get_table(self):获取表:return: try:self.__table Table(self.table_name, metadata, autoload_withengine)except NoSuchTableError as e:print(e)def __get_column(self):获取列名:return: if self.has_id:self.__columns self.__table.columns.keys()else:self.__columns self.__table.columns.keys()[1:]def __get_sql(self):获取sql语句:return: self.__sql select(*[getattr(self.__table.c, col) for col in self.__columns])def __get_data(self):获取数据:return: with engine.connect() as connection:return gpd.read_postgis(self.__sql, connection, geom_colself.geom_type)def get_shp(self):获取shp文件:return: self.__set()data self.__get_data()data.to_file(self.shp_path, encodingutf-8)def __set(self):设置属性:return: self.__get_table()self.__get_column()self.__get_sql()
考虑是否需要读取id字段当然假设表有id字段。如果表本身没有id字段代码肯定有所不同。
运行上面代码。
convert db2shp(cd, C:/Users/26644/Desktop/out/成都_1.shp)
convert.get_shp()结果如下。 打开属性表 可以看到和下载的成都.shp的数据一样字段也可以查看一下。 shp文件转json
代码如下。
import geopandas as gpd# 读取.shp文件
gdf gpd.read_file(C:/Users/26644/Desktop/out/成都_1.shp)# 转为GeoJSON格式
gdf.to_file(cd.json, driverGeoJSON)
结果如下。 完成。
