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）
高级库
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
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
- 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
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
数据库
- Spatialite 空间数据的查询等处理，小项目足矣
- Postgresql 大型空间数据项目
- MBTILES 承载瓦片的数据，快速索引
瓦片渲染
数据处理
数据资料
- 地理空间数据云 没想到数据来的这么快
填坑
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
收藏感谢收起
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
收藏感谢
2、Python与ArcGIS结合，推荐《Programming ArcGIS 10.1 with Python Cookbook》（英文版）这本书，主要使用简短的Python脚本批处理ArcGIS文件，实用、上手快。
附图：
转载自：https://blog.csdn.net/HETONGDE/article/details/80284116
