有哪些 GIS+Python 的开发经验值得分享

• Arcpy 参考ArcPy and ArcGIS (豆瓣), pyQGIS 参考PyQGIS Developer Cookbook
• Geopython GIS相关库
• GDAL 参考 Welcome to the Python GDAL/OGR Cookbook!
• 各种空间数据库，如 spatialite 参考 SpatiaLite Cookbook

基础库（抽象库）

• GDAL 不多说，GIS万物本源
• Proj.4 制图学投影转换库
• geojson geojson数据处理，点线面

高级库

• Shapley GIS的图像处理
• Fiona GIS数据读入写出
• Rtree Rtree空间索引
• pyproj Proj.4的接口扩展
• OWSLib WMS地图服务发放
• basemap 画地图

超高级库

• geopandas 整合了pandas,shapely,fiona,descartes,pyproj和rtrees可以直接用于数据处理
• geodjango django出品，保护GDAL,GEOS等可以发送地图服务

参考 Python 笔记三：Geopython GIS相关库

而如今，javascript在互联网的地位也变得越来越重要，GIS+JS的项目也氤氲而生，所以问题来了。参考：有哪些GIS+JavaScript（node.js）的开发经验值得分享？ – Node.js

或者关注我的博客，写得不是很好，希望各路大神多多留言指导。

Awesome GIS（GIS Tech Stack技术栈）

Geomatics专栏点此：Geomatics（GIS，GPS，RS，Surveying）

语言

• Python 最好的快速开发语言，是一门API艺术

  • awesome-python
  • 1简单的入门
  • 2总结入门坑及基础资源
  • 3Geopython GIS相关库
  • 4Python的常用库入门
  • 5Flask框架
  • 6入门爬虫坑–网页数据压缩(python deflate gzip)
  • 7Requests爬虫技巧

• Node.js 最炙手可热的网络技术源泉，可用于WebGIS

  • awesome-javascript
  • 1常用Global库
  • 2入门及GeoNode.js GIS相关库

前段

• Leaflet 兼容移动端，和现代的一些框架一样优先考虑移动端
  • 1leaflet入门
  • 2简单插件编写leaflet-pip-v2
  • 3进阶插件编写geojsonFilter
• Mapbox总有人讨论“Mapbox VS Leaflet？”这是个烂问题，Mapbox是Leaflet的超集，就像Typescript和Javascript之间的关系一样
• Openlayer3扯淡大叔教程
• Turf js层面做出简单的空间分析

后端

• Geoserver 基于Java的地理信息服务的发布，使用简单
• Mapserver 基于C语言的地理信息服务的发布，内存占用小
• GDAL 数据格式转换
  • 1GDAL命令行入门
  • 2python for GDAL
  • 3gdal CLI Cheat Sheet

数据格式

• GeoJSON 开源地理信息JSON格式
  • awesome-geojson
  • geojson-js-utils 空间数据简单处理js实现
  • geojson-python-utils空间数据简单处理python实现
• TopoJSON 开源地理信息JSON格式，大小要比GeoJSON小40%
• TileJSON 瓦片数据包装的JSON格式，用的不多
• WKT&WKB 文本标记语言表示矢量数据
  • WKT&WKB 笔记一：格式介绍

数据库

• Spatialite 空间数据的查询等处理，小项目足矣
  • 1简单的入门
  • 2CLI Cheat Sheet
  • 3python for Spatialite
  • 4NET平台使用spatilite扩展
  • 5Spatiliate2GeoJson数据的转换
• Postgresql 大型空间数据项目
• MBTILES 承载瓦片的数据，快速索引
  • 1入门与简单应用

瓦片渲染

• Global Mapper 专门用作已有栅格图像切片
• Mapnik 专门用于矢量数据的切片
• TileMill 在矢量数据渲染时，运用CartoCSS对矢量数据赋予样式

数据处理

• QGIS 开源GIS数据处理桌面软件，其中包含Grass，SAGA两个学术界开源GIS平台
  • 1简单的介绍
  • 2地图综合
• Mapsharper 数据综合神器
  • 1地图综合神器

数据资料

• 地理空间数据云 没想到数据来的这么快

填坑

• 1网页端JS的缓存问题
• 2Angular遇到的一些坑
• 3SpatialiteSharp的使用坑

整个技术栈主要针对的是轻量或者小项目去考虑，运用一些流行的尽可能开源的工具去做，这是我的一些想法和笔记，详情参考从mapbox的开源工具看Web GIS的发展，希望能给您一点点帮助。PS：我在github上看到一个awesome gis，并非我主导的，希望各位GISer可以一起参与修改。

转载，请表明出处。总目录Awesome GIS

python之于GIS与python之于IT类似
GISer采用python的原因也在于“人生苦短，我用python”
python在gis中的应用非常之广
1. desktop GIS：
ArcGIS从版本10开始不再支持原来的VBA，而改用python
QGIS本身大部分的代码特别是插件部分可以采用python进行开发
2. 地图引擎
mapnik—基于C++引擎的顶级地图引擎库，和python结合比较紧密
mapfish—支持部分专题地图在线制作
3. webgis
python+geodjango 是最常用也最庞大的后台框架

GISer使用python一定要充分发挥python语言的特性
如ArcGIS集成phthon是利用了python的脚本语言特性
后台webgis等服务，可以发挥python作为语言黏合剂的特性，充分利用已有的GIS算法库