shp文件与数据库(创建shp文件)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了shp文件与数据库(创建shp文件)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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, crs="4326")
    gdf.to_file(shp_path,encoding='utf-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

shp文件与数据库(创建shp文件),数据库

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。

shp文件与数据库(创建shp文件),数据库

查看一下属性表

shp文件与数据库(创建shp文件),数据库

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 gpd

engine = create_engine('postgresql+psycopg2://username:password@localhost/arcgis')
gdf = gpd.read_postgis('select * from cd', engine, geom_col='geometry')
gdf.to_file('C:/Users/26644/Desktop/out/成都.shp', encoding='utf-8')

代码几行,结果如下。

shp文件与数据库(创建shp文件),数据库

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 NoSuchTableError

engine = create_engine('postgresql+psycopg2://username:password@localhost/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_name
        self.shp_path = shp_path
        self.has_id = has_id
        self.geom_type = geom_type
        self.__table: Table = None
        self.__columns: ReadOnlyColumnCollection = None
        self.__sql: str = None

    def __get_table(self):
        """
        获取表
        :return: 
        """
        try:
            self.__table = Table(self.table_name, metadata, autoload_with=engine)
        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_col=self.geom_type)

    def get_shp(self):
        """
        获取shp文件
        :return: 
        """
        self.__set()
        data = self.__get_data()
        data.to_file(self.shp_path, encoding='utf-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。

shp文件与数据库(创建shp文件),数据库

打开属性表

shp文件与数据库(创建shp文件),数据库

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文件与数据库(创建shp文件),数据库

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', driver='GeoJSON')

结果如下。

shp文件与数据库(创建shp文件),数据库

完成。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-789071.html

到了这里,关于shp文件与数据库(创建shp文件)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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