मेरे लिए, जैसा कि आपके प्रश्न से पता चलता है, मैं विशेष रूप से बैच प्रोसेसिंग को स्वचालित करने के लिए अजगर का उपयोग करता हूं, लेकिन किसी भी दोहराने योग्य विशेषज्ञ गणना बनाने के लिए भी। इन दिनों मैं आर्कपी का उपयोग नहीं करता क्योंकि मैं ईएसआरआई लाइसेंस को फ्रीलांस जीआईएस कंसल्टेंट के रूप में नहीं खरीद सकता। मैं GDAL / OGR, Shapely, PostGIS, Numpy और SciPy का उपयोग करता हूं, हालांकि मेरी सूची में सब कुछ ArcPy (और इसमें से कुछ के साथ) किया जा सकता था। उदाहरणों में शामिल:
- पूरे ब्रिटेन के लिए आंचलिक सांख्यिकी को व्युत्पन्न करना, जिसमें पहले दो अलग-अलग डेटा प्रकारों के 20 किमी रेखापुंज टाइलों की मोज़ाइकिंग की आवश्यकता होती है, उन चूहों पर कुछ "मैपमैटिक्स" का प्रदर्शन करते हुए, 10 किमी वेक्टर बहुभुज टाइलों के बराबर क्षेत्र का विलय, परिणाम के आंचलिक आँकड़ों की गणना। रेखापुंज मैपमैटिक्स और मूल वेक्टर डेटा के आंकड़ों की तालिका में शामिल होने से पहले एक तार्किक निर्देशिका संरचना में आकारफाइल करने और क्लाइंट के लिए सीडी को जलाने से पहले।
- सड़क या ट्रैक के साथ प्रत्येक 100 मीटर की अनुक्रमिक दृश्यता गणना करना और फिर मार्ग डेटा में एम मान के रूप में गणना के परिणाम निर्दिष्ट करना।
- रास्टर और वेक्टर डेटा की टाइलों को मोसाइड / मर्ज करके 3 डी लैंडस्केप मॉडल बनाने के लिए स्वचालित प्रक्रिया, आवश्यक क्षेत्र के लिए क्लिपिंग और फिर एक मालिकाना (गैर-जीआईएस) 3 डी प्रारूप में परिवर्तित करना। मैं अपने फ्रीलांस काम में इसके लिए विकसित किए गए छोटे पायथन पुस्तकालय का उपयोग करता हूं।
- एक बड़ी परियोजना जो मैंने एक टीम में काम की थी, ने जीआईएस डेटा से नए डेटा को एक प्रारूप में बदलने के लिए बैच प्रक्रियाओं को बनाने के लिए आर्किपी का उपयोग किया, जो कि एक प्रक्रियात्मक कंप्यूटर-गेम-एसेट-जनरेटर द्वारा उपभोग की जा सकने वाली सुविधाओं के साथ एक प्रारूप में। जियोप्रोसेसिंग स्क्रिप्ट को एक बैच प्रोसेसिंग 'स्लेव-ड्राइवर' द्वारा बुलाया गया था जिसे पायथन में भी लिखा गया था और जोंगो के माध्यम से चल रहा था।
- छोटे कार्यों के लिए भी पाइथन बहुत उपयोगी है, विशेष रूप से जहाँ कोई पुनरावृत्ति (जैसे फीचर प्रोसेसिंग द्वारा सुविधा) है। ArcGIS का मॉडल बिल्डर संस्करण 10 में आए फ्लो-कंट्रोल के साथ बहुत सुधरा है, लेकिन फिर भी, यह अभी भी अक्सर आवश्यक नियंत्रण प्रदान नहीं कर सकता है और / या आर्कपी में प्रक्रिया लिखने की तुलना में त्वरित और आसान है। मॉडल बिल्डर के साथ जबरदस्ती।
- मैंने पाइथन में स्वेप्ट-पाथ विश्लेषण करने के लिए एक उपकरण बनाया है (यह गणना करने के लिए कि क्या कोई बहुत लंबा वाहन किसी दिए गए मार्ग का अनुसरण कर सकता है और जहां ट्रेलर को इमारतों के बीच तंग मोड़ में wedged होने की संभावना होगी। यह फ्रीलांसिंग द्वारा एक अन्य विशेषज्ञ टोल है। शस्त्रागार।
- मेपनिक से उत्पादन उत्पन्न करना
- इससे पहले कि आर्कगिस मल्टीथ्रेड हो गया, मैंने पायथन का उपयोग करके मुझे उपप्रकारों को फैलाने की अनुमति दी जो कि कभी-कभी आर्कपैम के ओवरहेड के बिना लंबी, धीमी गणनाओं को स्मृति में अव्यवस्थित करने में तेजी ला सकती है।
वाणिज्यिक जियोप्रोसेसिंग में पायथन महान है क्योंकि आपके पास स्क्रिप्टिंग की सभी गति और संक्षिप्तता है जो पायथन प्रदान करता है और संकलित सी-स्टाइल कोड को संसाधित करने की गति प्रदान करता है, क्योंकि पायथन की व्याख्या की जाती है, यह हुड के तहत ज्यादातर संकलित सी-स्टाइल कोड है। पायथन गोंद प्रदान करता है जो बहुत सारे अनुक्रमिक जियोप्रोसेसिंग कार्यों को एक साथ पकड़ सकता है और ऊपर दी गई सूची कुछ चीजों का एक छोटा सा स्नैपशॉट है जो मैं व्यक्तिगत रूप से इसके लिए उपयोग करता हूं। 'गुड ओल्ड डेज़' में हम एक वॉच फ़ाइल स्थापित करेंगे और हमारे कमांड लाइन इनपुट को ArcInfo रिकॉर्ड करेंगे और फिर AML के साथ एक साथ चिपके हुए जियोप्रोसेस कॉल की एक पुन: प्रयोज्य प्रक्रिया बनाने के लिए AML (जो आर्क मैक्रो लैंग्वेज को याद करते हैं!) को साफ करेंगे। यह इन दिनों इतना अलग नहीं है, सिवाय इसके कि हम गोंद के रूप में पायथन या सी # का उपयोग करें।