Quelles sont les façons d’utiliser Python pour interagir avec des sources de données externes dans ArcGIS Pro ?

Python est un langage de programmation puissant et polyvalent qui peut améliorer vos flux de travail et vos projets SIG. Avec Python, vous pouvez accéder à des données et les manipuler à partir de diverses sources externes, telles que des services Web, des bases de données, des fichiers et des API. Dans cet article, vous découvrirez comment utiliser Python pour interagir avec des sources de données externes dans ArcGIS Pro, la principale application SIG de bureau d’Esri.

1 Utiliser arcpy pour accéder aux données

ArcGIS Pro est fourni avec arcpy, un module Python qui permet d’accéder aux outils de géotraitement et aux fonctionnalités de gestion des données d’ArcGIS. Avec arcpy, vous pouvez utiliser des scripts Python pour effectuer des tâches telles que la création, la mise à jour, la suppression et l’interrogation de données dans différents formats et emplacements. Par exemple, vous pouvez utiliser arcpy pour vous connecter à une base de données spatiale, telle que PostgreSQL ou SQL Server, et exécuter des instructions SQL pour manipuler les données. Vous pouvez également utiliser arcpy pour lire et écrire des données à partir de services Web, tels que ArcGIS Online ou ArcGIS Server, à l’aide de l’API REST.

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Stephen Amade Reuben

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ArcPy is a package that provides useful and productive way to perform GIS analysis and manage GIS data using Python. ArcPy provides functions to read, write and manipulate GIS data. For example: """ import arcpy #Reading a shapefile fc = "pat/to/your/shapefile.shp" cursor = arcpy.da.SearchCursor(fc, ["SHAPE@", "ATTRIBUTE1", "ATTRIBUTE2"] for row in cursor: pring(row) """

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2 Utiliser des pandas pour analyser les données

Pandas est une bibliothèque Python populaire qui fournit des structures de données et des outils d’analyse hautes performances pour travailler avec des données tabulaires et des séries chronologiques. Avec pandas, vous pouvez utiliser des scripts Python pour charger, filtrer, transformer, agréger et visualiser des données provenant de diverses sources, telles que des fichiers CSV, des fichiers Excel, des fichiers JSON ou des bases de données. Par exemple, vous pouvez utiliser pandas pour lire un fichier CSV à partir d’une URL Web et effectuer des calculs statistiques sur les données. Vous pouvez également utiliser pandas pour vous connecter à une base de données à l’aide de SQLAlchemy, une bibliothèque Python qui fournit une interface unifiée pour différents moteurs de base de données, et exécuter des requêtes SQL pour récupérer des données.

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Stephen Amade Reuben

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Using Python and Pandas with arcPy for External Data Reading: Python's 'pandas' library is a powerful tool for data manipulation and analysis. It excels in handling tabular data, making it an excellent choice for processing non-spatial data before integrating it into ArcGIS Pro. Considering a scenario where a CSV file containing point data and we want to create a point feature class in ArcGIS Pro. """ import pandas as pd import arcpy #Read csv data to pandas DataFrame csv_path = 'path/to/you/data.csv' df = pd.read_csv(csv_path) # use pd.read_excel('path/to/your/data.xlsx') to read excel. #convert pandas DataFrame to a point feature class arcpy.da.NumPyArrayToFeatureClass(df.to_records(), 'SHAPE@'. 'path/to/your/output_points.shp' """

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3 Utiliser des requêtes pour communiquer avec les API

Requests est une bibliothèque Python simple et élégante qui vous permet d’envoyer des requêtes HTTP et de gérer les réponses des serveurs Web. Avec les requêtes, vous pouvez utiliser des scripts Python pour communiquer avec diverses API Web qui permettent d’accéder aux données et aux services sur Internet. Par exemple, vous pouvez utiliser des requêtes pour récupérer des données à partir d’un portail de données ouvertes, tel que CKAN ou Socrata, à l’aide des points de terminaison et des paramètres de l’API. Vous pouvez également utiliser des requêtes pour publier des données sur un service Web, tel que Geocodio ou Mapbox, à l’aide de la clé API et de la charge utile.

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4 Utiliser arcpy et pandas ensemble

L’un des avantages de l’utilisation de Python pour les SIG est que vous pouvez combiner différentes bibliothèques et modules pour atteindre vos objectifs. Par exemple, vous pouvez utiliser arcpy et pandas ensemble pour tirer parti des points forts des deux outils. Vous pouvez utiliser arcpy pour accéder aux données spatiales d’ArcGIS Pro et les convertir en pandas DataFrame, une structure de données tabulaire qui prend en charge diverses opérations et méthodes. Vous pouvez ensuite utiliser pandas pour effectuer une analyse et une manipulation des données sur le DataFrame, telles que le filtrage, le regroupement, la jointure ou le traçage. Vous pouvez également utiliser pandas pour créer un DataFrame à partir d’une source de données externe et le convertir en arcpy FeatureClass, une structure de données spatiales qui prend en charge la géométrie et les attributs.

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5 Utiliser Jupyter Notebook pour documenter et partager votre travail

Jupyter Notebook est un environnement Web interactif qui vous permet de créer et de partager des documents contenant du code, du texte, des images et des sorties. Avec Jupyter Notebook, vous pouvez utiliser des scripts Python pour interagir avec des sources de données externes dans ArcGIS Pro et documenter votre processus et vos résultats de manière claire et reproductible. Vous pouvez également utiliser Jupyter Notebook pour partager votre travail avec d’autres personnes, telles que des collègues, des clients ou le public, en exportant votre bloc-notes dans différents formats, tels que HTML, PDF ou Markdown, ou en hébergeant votre bloc-notes sur un serveur web, tel que GitHub ou Binder.

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6 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre ?

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Quelles sont les façons d’utiliser Python pour interagir avec des sources de données externes dans ArcGIS Pro ?

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1 Utiliser arcpy pour accéder aux données

2 Utiliser des pandas pour analyser les données

3 Utiliser des requêtes pour communiquer avec les API

4 Utiliser arcpy et pandas ensemble

5 Utiliser Jupyter Notebook pour documenter et partager votre travail

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

Geographic Information Systems (GIS)

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1 Utiliser arcpy pour accéder aux données

2 Utiliser des pandas pour analyser les données

3 Utiliser des requêtes pour communiquer avec les API

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5 Utiliser Jupyter Notebook pour documenter et partager votre travail

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

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