python处理geojson为本地shp文件

一.成果展示

二.环境


        我是在Anaconda下的jupyter notebook完成代码的编写,下面是我对应的版本号,我建议大家在这个环境下编写,因为在下载gdal等包的时候会更方便。

二.参考网站 

osgeo.osr module — GDAL documentation

osgeo.ogr module — GDAL documentation

 不过对应API像字典一样,对新手不太友好,可以结合网上博客和AI来学习,而且随着时间的变化,相应API可能也会变化,发现实现不了的时候及时查阅。

二. 代码


from osgeo import ogr, osr
import requests
import json

# 获取geojson
url = 'https://geo.datav.aliyun.com/areas_v3/bound/410000_full.json'
geojson = requests.get(url)
data = json.loads(geojson.content)

# 准备shp数据源
driver = ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile')
shp_path = 'C:\python爬虫\henan.shp'
data_source = driver.CreateDataSource(shp_path)

# 定义坐标系
srs = osr.SpatialReference()
srs.ImportFromEPSG(4326)

# 创建坐标系
layer = data_source.CreateLayer('province',srs,ogr.wkbMultiPolygon)


feature_def = layer.GetLayerDefn() #获取图层定义
properties = data['features'][0]['properties']
#根据properties字典中提供的属性名称,为一个矢量图层添加一系列字符串类型的属性字段
for prop_name in properties.keys():
    field = ogr.FieldDefn(prop_name,ogr.OFTString)
    layer.CreateField(field)
    
    
for feature in data['features']:
    geom = ogr.CreateGeometryFromJson(json.dumps(feature['geometry']))
    shp_feature = ogr.Feature(feature_def) #生成新的特征(Feature),以便将其添加到layer中
    
    for prop_name,prop_value in feature['properties'].items():
        # 将属性值转换为字符串
        prop_value = str(prop_value) if prop_value is not None else ''
        #将属性名,属性值添加到特征中
        shp_feature.SetField(prop_name, prop_value)
 
    #创建几何
    shp_feature.SetGeometry(geom)
    #创建图层的特征
    layer.CreateFeature(shp_feature)
    # 销毁要素,释放内存
    shp_feature = None
# 关闭数据源
data_source = None

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/444480.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

链表基础知识详解

链表基础知识详解 一、链表是什么?1.链表的定义2.链表的组成3.链表的优缺点4.链表的特点 二、链表的基本操作1.链表的建立2.链表的删除3.链表的查找4.链表函数 一、链表是什么? 1.链表的定义 链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构&#xf…

SQLite3中的callback回调函数注意的细节

调用 sqlite3_exec(sqlite3*, const char *sql, sqlite_callback, void *data, char **errmsg)该例程提供了一个执行 SQL 命令的快捷方式, SQL 命令由 sql 参数提供,可以由多个 SQL 命令组成。 在这里, 第一个参数 sqlite3 是打开的数据库对…

Go语言数据结构(二)堆/优先队列

文章目录 1. container中定义的heap2. heap的使用示例3. 刷lc应用堆的示例 更多内容以及其他Go常用数据结构的实现在这里,感谢Star:https://github.com/acezsq/Data_Structure_Golang 1. container中定义的heap 在golang中的"container/heap"…

使用yarn创建vite+vue3electron多端运行

文章目录 第一步 使用yarn创建vite+vue3项目遇到创建报错看第二步 引入electron第三步 创建main.js在electron下面的main.js写入下面代码第四步 安装同时运行多条命令npm包&&修改package.json文件npm包增加一条electron运行脚本命令效果图第一步 使用yarn创建vite+vue3…

T-RAG = RAG + Fine-Tuning + Entity Detection

原文地址:T-RAG RAG Fine-Tuning Entity Detection T-RAG 方法的前提是将 RAG 架构与开源微调的 LLM 和实体树向量数据库相结合。重点是上下文检索。 2024 年 2 月 15 日 介绍 大型语言模型 (LLM) 越来越多地应用于各个领域,包括对私营企业文档的问答…

Pb量级超大容量光存储

近日,中国科学院上海光学精密机械研究所(以下简称“上海光机所”)与上海理工大学等科研单位合作,在超大容量三维超分辨光存储研究中取得突破性进展。研究团队利用国际首创的双光束调控聚集诱导发光超分辨光存储技术,实…

docker-compose这下会用了吗?

概要 默认的模板文件是 docker-compose.yml,其中定义的每个服务可以通过 image 指令指定镜像或 build 指令(需要 Dockerfile)来自动构建。 注意如果使用 build 指令,在 Dockerfile 中设置的选项(例如:CMD, EXPOSE, V…

Linux 学习(持续更新。。。)

wc命令 命令直接执行&#xff0c;输出包含四项&#xff0c;分别代表&#xff1a;行数、字数、字节数、文件。 例子:编译下列代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <string.h> #include <fcntl.h> #inclu…

报错Importing ArkTS files to JS and TS files is not allowed. <etsLint>

ts文件并不支持导入ets文件&#xff0c;为了方便开发应用卡片&#xff0c;entryformAbility创建的时候默认是ts文件&#xff0c;这里只需要把ts文件改成ets便可以轻松的导入所需要的ets即可 我创建了一个鸿蒙开发的交流群&#xff0c;喜欢的鸿蒙朋友可以扫码或者写群号&#xf…

【编译原理】1、python 实现一个 JSON parser:lex 词法分析、parser 句法分析

文章目录 一、实现 JSON lexer&#xff08;词法解析器&#xff09;二、lex 词法分析2.1 lex string 解析2.2 lex number 解析2.3 lex bool 和 null 解析 三、syntax parser 句法分析3.1 parse array 解析数组3.2 parse object 解析对象 四、封装接口 一、实现 JSON lexer&#…

时间感知自适应RAG(TA-ARE)

原文地址&#xff1a;Time-Aware Adaptive RAG (TA-ARE) 2024 年 3 月 1 日 介绍 随着大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的出现&#xff0c;出现了新兴能力的概念。前提或假设是LLMs具有隐藏的和未知的能力&#xff0c;等待被发现。企业家们渴望在LLMs中发现一些无人知晓…

Linux网络基础2之协议

(&#xff61;&#xff65;∀&#xff65;)&#xff89;&#xff9e;嗨&#xff01;你好这里是ky233的主页&#xff1a;这里是ky233的主页&#xff0c;欢迎光临~https://blog.csdn.net/ky233?typeblog 点个关注不迷路⌯▾⌯ 目录 1.协议 1.序列化与反序列换 2.协议定制 二…

LLM实施的五个阶段

原文地址&#xff1a;Five Stages Of LLM Implementation 大型语言模型显着提高了对话式人工智能系统的能力&#xff0c;实现了更自然和上下文感知的交互。这导致各个行业越来越多地采用人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手。 2024 年 2 月 20 日 介绍 从LLMs的市场采用情况可以…

armv8/armv9 MMU深度学习

目录 1、MMU概念介绍2、虚拟地址空间和物理地址空间2.1、(虚拟/物理)地址空间的范围2.2、物理地址空间有效位(范围)2.2.1、页表翻译相关寄存器的配置 3、Translation regimes4、地址翻译/几级页表&#xff1f;4.1、思考&#xff1a;页表到底有几级&#xff1f;4.2、以4KB granu…

【数据通信】数据通信基础知识---信号

1. 信息、数据、信号 信息是人们通过施加于数据的一些规定而赋予数据的特定含义&#xff08;ISO定义&#xff09;通信就是在信源和信宿之间传递信息。 信息和消息的关系&#xff1a;消息中包含信息&#xff0c;消息不等于信息。 消息所包含信息的多少&#xff0c;与在收到消息…

前端框架的发展历程

文章目录 前言 一、静态页面时代 二、JavaScript的兴起 三、jQuery的出现 四、前端框架的崛起 1.AngularJS 2.React 3.Vue.js 五、面向组件化的发展趋势 总结 前言 前端框架的发展史就是一个不断进化的过程&#xff0c;它的发展和进化一定程度…

你还可以通过“nrm”工具,来自由管理“npm”的镜像

你还可以通过“nrm”工具&#xff0c;来自由管理“npm”的镜像 nrm&#xff08;npm registry manager&#xff09;是npm的镜像管理工具&#xff0c;有时候国外的资源太慢&#xff0c;使用这个就可以快速地在npm源间切换。 1.安装nrm 在命令行执行命令&#xff0c;npm install…

数字化转型导师坚鹏:科技金融政策、案例及数字化营销

科技金融政策、案例及数字化营销 课程背景&#xff1a; 很多银行存在以下问题&#xff1a; 不清楚科技金融有哪些利好政策&#xff1f; 不知道科技金融有哪些成功案例&#xff1f; 不知道科技金融如何数字化营销&#xff1f; 课程特色&#xff1a; 以案例的方式解读原…

Matlab|10节点潮流计算程序(通用性强)

主要内容 潮流计算程序matlab 牛拉法 采用matlab对10节点进行潮流计算&#xff0c;采用牛拉法&#xff0c;程序运行可靠&#xff0c;牛拉法实现通用性强&#xff0c;可替换参数形成其他节点系统的潮流计算程序。 下载链接

探索React中的类组件和函数组件

&#x1f90d; 前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6 &#x1f368; 阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1 &#x1f560; 牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》 、《2024面试高频手撕题》 &#x1f35a; 蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js 和 E…
最新文章