如何调用arcgis python解释器

调用ArcGIS Python解释器的方法有多种，主要包括使用ArcGIS Pro内置的Python环境、使用命令行调用、以及通过Jupyter Notebook调用。 使用ArcGIS Pro内置的Python环境是最简单的一种方法，因为ArcGIS Pro已经预装了合适的Python版本和相关库。通过命令行调用可以在不打开ArcGIS Pro的情况下直接运行Python脚本，非常适合批处理任务。Jupyter Notebook则提供了一个交互式的编程环境，便于调试和数据探索。

使用ArcGIS Pro内置的Python环境：在ArcGIS Pro中，可以直接打开Python窗口，输入并执行Python代码。ArcGIS Pro内置的Python环境已经配置好所有需要的库，适合快速测试和开发。接下来，详细介绍如何在ArcGIS Pro中使用Python窗口。

一、使用ArcGIS Pro内置的Python环境

在ArcGIS Pro中，内置了一个Python环境，用户可以直接在其中编写和执行Python代码。这个环境已经配置好了所有必要的库和依赖，非常适合快速测试和开发。

1、打开Python窗口

在ArcGIS Pro中，点击菜单栏中的“Analysis”（分析）选项卡。
在“Analysis”选项卡中，找到并点击“Python”按钮，这将打开一个新的Python窗口。

2、编写和执行代码

在Python窗口中，用户可以直接输入Python代码并按回车键执行。例如，输入以下代码以导入arcpy库并打印当前项目的名称：

import arcpy
aprx = arcpy.mp.ArcGISProject("CURRENT")
print(aprx.filePath)

3、使用内置工具

ArcGIS Pro提供了许多内置的工具和功能，这些工具可以通过Python脚本调用。例如，可以使用以下代码来创建一个新的要素类：

arcpy.CreateFeatureclass_management("C:/data", "new_feature_class", "POLYGON")

二、使用命令行调用ArcGIS Python解释器

在不打开ArcGIS Pro的情况下，用户也可以通过命令行调用ArcGIS Python解释器来运行Python脚本。这样做的好处是可以批量处理大量数据或自动化一些常见任务。

1、找到Python解释器路径

ArcGIS Pro安装目录中包含了Python解释器，通常位于以下路径：

C:\Program Files\ArcGIS\Pro\bin\Python\envs\arcgispro-py3\python.exe

2、编写Python脚本

编写一个Python脚本文件，例如script.py，内容如下：

import arcpy
设置工作空间
arcpy.env.workspace = "C:/data"
执行缓冲区分析
arcpy.Buffer_analysis("roads.shp", "roads_buffer.shp", "100 meters")

3、在命令行运行脚本

打开命令提示符或终端，导航到脚本文件所在的目录，然后运行以下命令：

"C:\Program Files\ArcGIS\Pro\bin\Python\envs\arcgispro-py3\python.exe" script.py

三、使用Jupyter Notebook调用ArcGIS Python解释器

Jupyter Notebook是一种流行的交互式编程环境，特别适合数据探索和可视化分析。ArcGIS Pro提供了与Jupyter Notebook的集成，用户可以在Jupyter Notebook中使用arcpy库。

1、安装Jupyter Notebook

首先，需要安装Jupyter Notebook。可以使用ArcGIS Pro内置的conda环境来安装：

conda install jupyter

2、启动Jupyter Notebook

安装完成后，可以在命令行中启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

这将打开一个新的浏览器窗口，显示Jupyter Notebook的界面。

3、创建新的Notebook

在Jupyter Notebook界面中，点击右上角的“New”按钮，然后选择“Python 3”来创建一个新的Notebook。

4、编写和执行代码

在新的Notebook中，可以编写和执行Python代码。例如，导入arcpy库并打印当前项目的名称：

import arcpy
aprx = arcpy.mp.ArcGISProject("CURRENT")
print(aprx.filePath)

四、使用ArcGIS API for Python

ArcGIS API for Python是一个强大的库，专为ArcGIS Online和ArcGIS Enterprise设计。它提供了丰富的功能，可以进行地理空间分析、数据管理、可视化和更多。

1、安装ArcGIS API for Python

可以使用conda来安装ArcGIS API for Python：

conda install -c esri arcgis

2、导入库并进行身份验证

在Python脚本或Jupyter Notebook中，导入arcgis库并进行身份验证：

from arcgis.gis import GIS
使用ArcGIS Online账号进行登录
gis = GIS("https://www.arcgis.com", "username", "password")

3、执行地理空间分析

使用ArcGIS API for Python，可以执行各种地理空间分析。例如，搜索特定类型的图层：

# 搜索公开的Feature Layer
feature_layer_items = gis.content.search("type:Feature Layer", max_items=5)
打印搜索结果
for item in feature_layer_items:
    print(item.title)

五、使用ArcPy进行高级分析

ArcPy是一个用于执行地理空间数据分析的Python库，它提供了丰富的工具和功能，可以用于高级分析和处理。

1、导入ArcPy库

在Python脚本或Jupyter Notebook中，导入ArcPy库：

import arcpy

2、设置环境变量

设置工作空间和其他环境变量，例如：

# 设置工作空间 arcpy.env.workspace = "C:/data" 设置覆盖输出 arcpy.env.overwriteOutput = True

3、执行地理处理工具

ArcPy提供了许多地理处理工具，可以用于各种分析任务。例如，执行缓冲区分析：

# 执行缓冲区分析 arcpy.Buffer_analysis("roads.shp", "roads_buffer.shp", "100 meters")

4、处理栅格数据

ArcPy还可以用于处理栅格数据，例如计算栅格统计信息：

# 计算栅格统计信息 arcpy.CalculateStatistics_management("elevation.tif")

六、使用ArcGIS Notebooks

ArcGIS Notebooks是ArcGIS提供的一个内置的Jupyter Notebook环境，用户可以直接在ArcGIS Online或ArcGIS Enterprise中使用。

1、创建ArcGIS Notebook

在ArcGIS Online或ArcGIS Enterprise中，导航到“Content”（内容）页面，然后点击“Create”（创建）按钮，选择“Notebook”来创建一个新的Notebook。

2、编写和执行代码

在新的Notebook中，可以编写和执行Python代码。例如，导入arcgis库并搜索特定类型的图层：

from arcgis.gis import GIS
使用ArcGIS Online账号进行登录
gis = GIS("https://www.arcgis.com", "username", "password")
搜索公开的Feature Layer
feature_layer_items = gis.content.search("type:Feature Layer", max_items=5)
打印搜索结果
for item in feature_layer_items:
    print(item.title)

七、使用ArcGIS工具箱自定义Python脚本

用户还可以创建自定义的ArcGIS工具箱，并在其中包含Python脚本，以便在ArcGIS Pro中使用。

1、创建自定义工具箱

在ArcGIS Pro中，右键点击“Toolboxes”节点，选择“New Toolbox”来创建一个新的工具箱。

2、添加Python脚本

在工具箱中，右键点击工具箱名称，选择“Add Script”来添加一个Python脚本。填写脚本名称和脚本文件路径，然后点击“OK”。

3、编写Python脚本

编写Python脚本文件，例如custom_tool.py，内容如下：

import arcpy
def main():
    # 获取输入参数
    input_feature_class = arcpy.GetParameterAsText(0)
    output_feature_class = arcpy.GetParameterAsText(1)
    buffer_distance = arcpy.GetParameterAsText(2)
    # 执行缓冲区分析
    arcpy.Buffer_analysis(input_feature_class, output_feature_class, buffer_distance)
if __name__ == "__main__":
    main()

4、运行自定义工具

在ArcGIS Pro中，打开工具箱，双击自定义工具，填写输入参数并运行工具。

八、优化和调试Python脚本

在编写和运行Python脚本时，优化和调试是非常重要的步骤，可以提高脚本的性能和可靠性。

1、使用try-except块

使用try-except块来捕获和处理异常，避免脚本在遇到错误时崩溃：

try:
    # 执行地理处理工具
    arcpy.Buffer_analysis("roads.shp", "roads_buffer.shp", "100 meters")
except arcpy.ExecuteError:
    print(arcpy.GetMessages(2))
except Exception as e:
    print(e)

2、使用日志记录

使用日志记录来跟踪脚本的执行过程，便于调试和排查问题：

import logging
设置日志记录配置
logging.basicConfig(filename='script.log', level=logging.DEBUG)
记录信息
logging.info('脚本开始执行')
logging.debug('执行缓冲区分析')
logging.error('发生错误')

3、优化性能

优化脚本性能，减少执行时间。例如，使用数据视图而不是加载整个数据集：

# 使用数据视图
with arcpy.da.SearchCursor("roads.shp", ["SHAPE@"]) as cursor:
    for row in cursor:
        print(row[0])

九、使用ArcGIS REST API

ArcGIS REST API提供了一种通过HTTP请求与ArcGIS服务进行交互的方式，用户可以使用Python脚本发送HTTP请求来调用这些服务。

1、安装requests库

首先，需要安装requests库：

pip install requests

2、发送HTTP请求

使用requests库发送HTTP请求。例如，查询要素服务：

import requests
设置URL和参数
url = "https://services.arcgis.com/your_org/arcgis/rest/services/your_service/FeatureServer/0/query"
params = {
    "where": "1=1",
    "outFields": "*",
    "f": "json"
}
发送GET请求
response = requests.get(url, params=params)
处理响应
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    for feature in data["features"]:
        print(feature["attributes"])
else:
    print("请求失败")

十、总结

调用ArcGIS Python解释器的方法有多种，用户可以根据具体需求选择最适合的方法。无论是在ArcGIS Pro内置的Python环境中编写和执行代码，还是通过命令行、Jupyter Notebook或ArcGIS API for Python进行高级分析，用户都可以利用这些强大的工具和功能来高效地处理地理空间数据。通过优化和调试脚本，可以进一步提高性能和可靠性，确保分析任务顺利完成。