shp文件与数据库（创建表）

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前言

第三方库准备

shp文件是什么？笔者就不多做解释。后面将使用python的一些第三方库

1、sqlalchemy

2、pyshp

3、geoalchemy2

4、geopandas

这四个是主要的库，具体怎么使用可以参考相关教程，当然还有其他库，后面在介绍。

数据库准备

shp文件一般包含空间数据，所以选用的数据库是PostgreSQL。具体操作不多说。

shp文件准备

打开阿里云数据可视化平台，DataV.GeoAtlas地理小工具系列 (aliyun.com)

比如选择成都市，如下图。

可以其中类型中选择下载，直接下载json文件，也可以通过对json API 发送请求，得到json数据。

代码如下。

import requests import json r=requests.get(url='https://geo.datav.aliyun.com/areas_v3/bound/geojson?code=_full') str_data=json.dumps(r.json(),ensure_ascii=False) with open('成都.json','w',encoding='utf-8') as f: f.write(str_data) 

修改code参数，就可以得到其他地区的数据。

后面可以通过网站把json文件转shp文件，如下这个网站，JSON to SHP Converter Online – MyGeodata Cloud，当然也可以通过python把json转shp文件，很简单，代码如下。

import geopandas as gpd data = gpd.read_file('成都市.json') data.to_file('成都', driver='ESRI Shapefile', encoding='utf-8')

运行是成功的，如果有如下警告，可以忽略，不存在。

则会在当前目录下生成shp及相关的文件，如下图

通过arcmap打开shp文件，在通过arcmap修改一下属性，显示的结果如图。

打开属性表，可以看到数据，如下图所示。

正文

读取shp文件，有多种方法，可以通过peopandas，或者pyshp（shapefile）读取，因为要创建表，笔者使用pyshp来读取shp文件。

得到列

代码如下。

import shapefile file=shapefile.Reader('成都/成都.shp') fileds=file.fields for i in fileds: print(i) shapes=file.shape() print(shapes.shapeTypeName)

打印的数据如下。

('DeletionFlag', 'C', 1, 0) ['adcode', 'N', 18, 0] ['name', 'C', 80, 0] ['childrenNu', 'N', 18, 0] ['level', 'C', 80, 0] ['parent', 'C', 80, 0] ['subFeature', 'N', 18, 0] POLYGON

分析数据的意思

DeletionFlag没有用，可以删除，POLYGON，对应的空间数据是面，还有其他类型，如下图所示

具体含义可自行搜索。以[‘adcode’, ‘N’, 18, 0]为例

还有其他字段类型，如下所示。

所以，可以总结出表的属性分别有

id（自己建立），geometry，adcode，name，childrenNu，level，parent，subFeature

和arcmap中看到的一致。

创建表

创建表可以自己使用sql语句，笔者直接使用已有的轮子，sqlalchemy，先对怎么创建表举个例子

示例——创建学生表

代码如下。

from sqlalchemy import create_engine,Integer,String,Column from sqlalchemy.orm import declarative_base # 构造基础类 Base = declarative_base() # 创建交互引擎 engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/database') # 表的定义 class Student(Base): __tablename__ = 'student' id = Column(Integer(), primary_key=True, autoincrement=True, nullable=False, comment='学生id') name = Column(String(16), nullable=False, comment='学生姓名') # 执行创建 Base.metadata.create_all(engine)

需要安装pymysql库，如果是PostgreSQL，需要安装psycopg2库。

创建shp文件中的表

代码如下。

from geoalchemy2 import Geometry # Geometry 空间数据类型 from sqlalchemy.schema import CreateTable from sqlalchemy.orm import declarative_base from sqlalchemy import Table, Column, Integer, VARCHAR, create_engine, BigInteger, Numeric, DATE, Boolean from dataclasses import dataclass, fields import shapefile Base = declarative_base() @dataclass class Shp2Postgres: shp_path: str table_name: str = 'shp' pg_db: str = 'arcgis' engine: create_engine = create_engine(f'postgresql+psycopg2://username:password@localhost/{pg_db}') file: shapefile.Reader = None words: list = None shape_name: str = None """ :param shp_path: shp文件路径 :param table_name: 表名 :param pg_db: 数据库名 :param engine: 数据库引擎 :param file: shp文件 :param words: shp文件字段 :param shape_name: shp文件类型 :param ShpTable: shp文件对应的表 """ def __post_init__(self): self.file = shapefile.Reader(self.shp_path) self.words = self.file.fields[1:] self.shape_name = self.file.shapeTypeName class ShpTable(Base): __tablename__ = self.table_name id = Column(Integer(), primary_key=True, autoincrement=True, nullable=False, comment='id') geometry = Column(Geometry(geometry_type=self.shape_name, srid=4326), comment='空间信息') self.ShpTable = ShpTable self.add_column() def add_column(self): """ 添加字段 :return: """ for field in self.words: name = field[0] _type = field[1] length = field[2] decimal = field[3] match _type: case 'N': _type = BigInteger() case 'C': _type = VARCHAR(length) case 'F': _type = Numeric(length, decimal) case 'L': _type = Boolean() case 'D': _type = DATE() case 'M': _type = VARCHAR(255) case _: _type = VARCHAR(255) setattr(self.ShpTable, name, Column(_type, comment=name, name=name, quote=False)) def execute(self): """ 执行创建 :return: """ # 执行创建 Base.metadata.create_all(self.engine) # 打印创建表的sql语句 table = CreateTable(self.ShpTable.__table__).compile(self.engine) print(table) 

运行以下

数据库中表如下

创建成功。

最后

下一篇接着写，怎么插入数数据。