GIScript2016是支持Python3的地理空间数据处理和分析工具包，支持Jupyter和Spark，可以运行在单机以及大规模集群之上。这里介绍基于Docker的GIScript+Jupyter这一技术栈，使用其进行空间数据导入的具体过程，稍加修改后即可直接用于大量空间数据的批量处理。点击查看【完整数据导入源码】。

1. 准备工作-创建容器实例

在博文【GIScript2016-Docker上的Jupyter Notebook部署】和【GIScript2016-Docker 快速入门】中，分别介绍了将GIScript部署到Docker中，以及将这个容器镜像推送到DockerHub上，然后在联网的其它计算机中使用的方法。

1.1 现在，我们拉取所创建的GIScript2016容器：

docker pull openthings/gispark

1.2 创建GIScript的本地目录:

mkdir GISpark
cd GISpark

1.3 创建容器的运行实例：

docker run -it --name GISpark \
    -p 9000:8888 \
    --user root -e GRANT_SUDO=yes \
    -v /home/supermap/GISpark:/home/jovyan/work/GISpark \
    openthings/gispark

打开浏览器，输入：http://localhost:9000 ，即可看到Notebook的Web界面。

2. 创建一个新的Notebook

点取“New”按钮，选取“Python3”，创建一个新的Notebook。创建新的Notebook

2.1 导入GIScript库。

# coding: utf-8
import sys
from GIScript import GISCore, Data, Conversion

查看库的帮助，输入：

help(GISCore)

2.2 保存Notebook。

直接Ctrl+S（Mac OS为Command+S）即可保存当前的Notebook。或者点击“保存”图标，或选择“File”->"Save"，均可保存当前Notebook。

2.3 下载Notebook到本地。

选择“File”->“Download as”可以将当前的Notebook保存为多种格式，如：ipynb、HTML、reST、Markdown等等。

2.4 上传Notebook到服务器。

在主界面“Files”选项页点击“Upload”即可上传文件。可以在本地进行模型的开发和测试，然后上传到服务器上执行。

3. 创建UDB数据源

打开UDB数据源，如果不存在，将自动创建。

def OpenDatasource(strType, strServer, strUser="", strPassword=""):
    dscn = Data.DsConnection()
    dscn.m_strType     = strType
    dscn.m_strServer   = strServer
    dscn.m_strUser     = strUser
    dscn.m_strPassword = strPassword

    ds = Data.DataSource()
    ds.SetDsConnection(dscn)

    bOpen = ds.Open()
    if bOpen:
        print("打开数据源成功！！")
        return ds
    else:
        print("打开数据源失败,请检查数据源链接信息!")
        return None

4. 导入空间数据

strUDB       = "DB/ConversionTest.udb"
ds = OpenDatasource("UDB", strUDB)       
bImport = ImportVector(ds, strShapePath, "fileSHP", "ModeGIS")
# 如果bImport == 1，导入成功，否则失败。

4.1 导入shape矢量文件

def ImportVector(ds, strFileName,strFileType, strImportMode):
    importParams = Conversion.ParamsManager.MakeImportParams(strFileType)
    importParams.m_strFilePath   = strFileName
    importParams.m_strImportMode = strImportMode
    
    dtImport = Conversion.DataImport()
    dtImport.SetParams(importParams)
    bImport = dtImport.ImportVector(ds)
    return bImport

4.2 导入tif影像文件

def ImportRaster(ds, strFileName,strFileType, strImportMode):
    importParams = Conversion.ImportParamsRaster()
    importParams.m_strFilePath   = strFileName
    importParams.m_strFileType   = strFileType
    importParams.m_strImportMode = strImportMode
    
    dtImport = Conversion.DataImport()
    dtImport.SetParams(importParams)
    bImport = dtImport.ImportRaster(ds)
    return bImport

4.3 导入csv格式文件

def ImportCSV(ds, strFileName, strImportMode, nIndexs = [], bHasFirst = False):
    importParams = Conversion.ImportParamsCSV()
    importParams.m_strFilePath   = strFileName
    importParams.m_strImportMode = strImportMode
    importParams.m_Indexs        = nIndexs
    importParams.m_bHasFirstRow  = bHasFirst
    
    dtImport = Conversion.DataImport()
    dtImport.SetParams(importParams)
    bImport = dtImport.ImportVector(ds)
    return bImport

4.4 导入json格式文件

ds = OpenDatasource("UDB", strUDB)
try:
    if ds != None:
        # 导入矢量（GeoJson）
        bImport = ImportVector(ds, strJsonPath, "fileGeoJson", "ModeGIS")
        if bImport == 1:
            print("数据导入GeoJson成功！！")
        else:
            print("数据导入GeoJson失败！！")
        ds.Close()
    else:
        print("打开数据源失败！")

except SystemExit:
    raise
except:
    sys.stderr.write("""An internal error occured.""")
    raise

点击查看【完整数据导入源码】。

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/2306127/blog/758043

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