Python与开源GIS,基于Python的GIS开发方法
GIS将Python作为世界上相对简单的脚本语言引入，但随着时间的推移，它变得无处不在，为许多不同的用户提供解决方案。数据管理、映射、分析、系统管理，你可以这样命名：Python的可能性是无穷的。请继续阅读，了解如何将它用于您的优势，并提高您作为地理空间专业人员的职业生涯。
1、GIS中存在多种编程语言
在过去，GIS行业使用了许多编程语言。devsummit上有人很准确地总结了这一点，说Esri在一个工作流中使用了多种编程语言。这是什么意思？这意味着您可以使用一种或多种编程语言来完成您的工作(或者扩展GUI，如果您喜欢的话)。当然，你也可以不这么做。最近收到一封邮件，问我在GIS中使用Python的可能性，是否真的有必要学习。答案是否定的：Python不是GIS的替代品，而是一种扩展。和r JavaScript。但是，许多地理空间任务要求您构建应用程序和/或掌握多种编程语言。当然，了解一些简单的脚本或者具备应用开发技能也很重要。
2、Python现在超越了脚本/编程二分法
我曾经写过一篇关于Python的文章叫《Python编程：初学者指南》。有人问我，使用预先配置好的应用于GIS数据的开发工具，你是程序员吗？老实说，我不这么认为。在arcpy中使用缓冲工具并不能让你成为一名程序员，但是如果你在一个更大的应用程序中使用这个工具，那么就相当于写了一个应用程序而不是一个脚本。创建应用程序是编程的全部内容。然而，对于作为一种语言的Python来说，脚本和编程之间的区别可能并不总是非常清楚。
但有趣的是，这半年来，我开始使用超级桌面GIS的python工具。特别是，ESRI的python api和jupyter book的结合已经成为一个很好的新工具。它不仅仅是一系列预配置的GIS工具，它还引入了ESRI的Web GIS概念，包括ARCGIS Online或Portal for ArcGIS。这使我想到了下一点：
3、Python非常适合系统操作，数据管理，分析和可视化
我的意思是，你可以使用Python，就像使用Window的文件浏览器来管理数据、加载数据、处理数据和可视化数据一样。在使用了Jupyter notebook(可以让你通过浏览器执行所有这些操作)之后，我问自己，这些是不是写脚本和应用的新ide？Jupyter笔记本提供了ide之外的强大功能，主要是因为它们将代码与图形和ESRI的python api、2D和3D地图(如图)集成在一起。它们非常适合组织和测试小代码块，并且可以立即返回结果，结果和写代码的页面一模一样。这对于只返回代码结果的IDE是不可能的，除非IDE重新启动，否则无法删除。(然而，我不认为jupyter笔记本会取代python-ide，因为它们不允许你创建复杂的应用程序。)
4、GIS已经采用了Python 3
Arcpy for Arcmap和Arcpy for Arcgis Pro的主要区别在于后台使用的python版本。大多数关于这两种语言之间差异的讨论都忽略了一个事实，即python 3实际上是对该语言某些部分的重新设计，这就是为什么它有不同的版本号，并被认为是一次重大升级。这也解释了为什么作为arcpy for arcmap(使用python 2.7)的站点包具有如此独特的命令和工具，而新的python api for arcgis的结构和读取模式更像纯python，从而更容易让不熟悉gis的python开发人员使用和学习它。这可能有助于ESRI吸引更多非GIS开发者使用其平台和工具。
5、GIS已经接受了Anaconda
但是现实是，使用Python进行版本控制和包管理是一项具有挑战性的任务。有了这样的应用，你的生活更轻松。——这是蟒蛇干的。还包括上面提到的Jupyter笔记本应用程序。一开始我怀疑它的实用性，但是现在我每次用python 3的时候都更喜欢用Anaconda而不是virtualenv。如果安装了arcmap附带的python 2.7，也可以很好地工作(不要将anaconda添加到python path中，因为不要在同一台机器上混合两种环境)。ESRI还意识到，通过Anaconda提供arcpy比直接使用arcmap或pro更方便。这将在即将发布的软件版本中得到解决。
6、GIS已经包含了SciPy库
现在，每次安装arcmap和pro时，ESRI都会提供scipy库，这样您就不必自己安装软件包了。虽然这个库的每个包都是用于科学研究的，但是GIS分析人员和制图人员可以使用它们，例如，通过在Matplotlib库中包含简单的绘图。如果同时使用panda和numpy，会得到类似R语言的东西。同样，Jupyter notebook是一个理想的环境，可以用来编写所有代码、注释、结果和图表。
从营销的角度来看，有趣的是ESRI采用了“哪里的科学”的口号来强调其科学根源。与Continuum Analytics(Anaconda背后的公司)的合作、与Arcgis的Scipy Stack的发布以及为R用户创建的Arcgis Bridge是通过技术将不同社区聚集在一起的最新举措。
7、GeoPython是地理空间Python开发人员的新活动
GEO是一个面向地理空间社区的欧洲GeoPython会议。在这里，来自开源社区和专有供应商的新项目被共享。如果你没有参加活动，你可能会对Github库(https://github.com/geopython)感兴趣，它显示了今年5月初最新版本中显示的所有项目。
8、开源扩展专有GIS，反之亦然
这主要是对前两点的重复，但还有更多：有许多开源工具可以扩展商业GIS。很多都是通过pypi python包索引分发的，虽然github比较慢。当搜索“gis”、“geo”或“esri”时，你会惊讶于搜索结果的数量。一个名为arcsrest的开源软件包提供了一组python工具来帮助使用ArcGIS Server (AGS)、arcgis online(agol)和arcgis webmap json的ArcGIS REST API。此外，如果您使用anaconda作为包管理器，那么您可以使用anaconda Cloud来搜索包，或者浏览安装附带的1000多个默认包。
9、Python支持Web GIS
虽然桌面GIS不会很快消失，但网络GIS是未来的趋势。Python是使用WebGIS创建工作流的好工具，这也是开始学习它的另一个原因。你不必依赖桌面应用，但是你可以在这类应用之外复制它们的大部分功能，比如使用Jupyter notebook，使用Web API获取所需的功能、数据和工具，创建自己的工作流，并将这些功能、数据和工具分享给他人。Python可以作为一种语言，把所有这些功能联系在一起，可能性是无穷无尽的。
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