GDAL：地理空间数据抽象库
项目描述
这个 Python 包和扩展是许多用于编程和操作GDAL地理空间数据抽象库的工具。实际上，它是两个库——用于处理地理空间栅格数据的 GDAL 和用于处理地理空间矢量数据的 OGR——但出于本文的目的，我们将整个包称为 GDAL 库。
GDAL 项目（主要是 Even Rouault）维护 SWIG 为 GDAL 和 OGR 生成的 Python 绑定。一般来说，这些类和方法大多与 GDAL 和 OGR C++ 类的类和方法相匹配。没有特定于 Python 的参考文档，但GDAL API 教程包含 Python 示例。
依赖项
libgdal（3.5.2 或更高版本）和头文件（gdal-devel）
numpy（1.0.0 或更高版本）和头文件（numpy-devel）（没有明确要求，但许多示例和实用程序没有它就无法工作）
安装
康达
GDAL 的构建和安装可能非常复杂，尤其是在 Windows 和 MacOS 上。为 conda 系统提供了预构建的二进制文件：
https://docs.conda.io/en/latest/
通过 conda-forge 项目：
一旦你安装了 Anaconda 或 Miniconda，你应该能够安装 GDAL：
conda install -c conda- forge gdal
Unix
GDAL Python 绑定支持 distutils 和 setuptools，并优先使用 setuptools。如果 setuptools 可以导入，默认情况下 setup 将使用它来构建一个 egg。如果无法导入 setuptools，将进行 GDAL 包的简单 distutils root 安装（并且没有 numpy 的依赖链）。
点子
GDAL 可以从 Python Package Index 安装：
$点安装GDAL
如果希望 pip 进行源代码构建，则必须安装 libgdal 及其开发头文件，因为您指定的平台和 Python 版本没有可用的轮子。
安装程序.py
setup.py 的大部分重要变量都由 setup.cfg 文件控制。在 setup.cfg 中，您可以修改指针以包含文件和库。可能需要修改的最重要的选项是 gdal_config 参数。如果你从一个包中安装了 GDAL，这个程序的位置很可能是 /usr/bin/gdal-config，但它可能在另一个地方，这取决于你的打包程序是如何安排的。
修改gdal-config的位置后，就可以用setup脚本编译安装了：
$ python setup.py build $ python setup.py install
如果你安装了 setuptools，你也可以生成一个 egg：
$ python setup.py bdist_egg
作为 GDAL 库源代码树的一部分进行构建
您还可以通过将 --with-python 指定为配置行的一部分来将 GDAL Python 绑定构建为源构建的一部分：
$ ./configure --with-python
使用典型的 make 和 make install 命令完成安装：
$ make $ make install
关于 setuptools 的说明
./configure 尝试检测您是否在给出它的 Python 二进制文件的树中安装了 setuptools（或在执行路径上检测到），并且在该实例中默认情况下它将使用 egg 构建。如果您需要使用仅 distutils 安装，则必须编辑 setup.py 以确保 HAVE_SETUPTOOLS 变量最终设置为 False 并继续执行典型的“python setup.py install”命令。
视窗
您将需要以下项目才能在 Windows 上完成 GDAL Python 绑定的安装：
GDAL Windows Binaries下载与您的环境最匹配的软件包。
如 README_EXE.txt 文件中所述，解压缩 GDAL 二进制文件后，您需要修改系统路径和变量。如果您不确定如何执行此操作，请阅读Microsoft 知识库文档
将安装目录的bin文件夹添加到你的系统PATH中，记得在添加到现有路径之前在它前面加上一个分号。
C:\gdalwin32-1.7\bin
使用安装中的数据文件夹创建新的用户或系统变量。
Name : GDAL_DATA Path : C:\gdalwin32-1.7\data
跳到使用部分来测试您的安装。请注意，可能需要重新启动。
痛饮
GDAL Python 包是使用SWIG构建的。 支持生成包装器代码的SWIG的最早版本是 1.3.40。可用绑定可能会使用 1.3.40 之前的版本构建，但没有针对低于该版本的开发工作。您不必在开发树中运行 SWIG 来生成绑定代码，因为它通常包含在源代码中。但是，如果您确实需要重新生成，您可以使用 ./swig/python 目录中的以下 make 命令执行此操作：
$ make generate
为确保重新生成所有绑定，您可以在生成命令之前通过发出以下命令清除绑定代码：
$ make veryclean
用法
进口
GDAL Python 绑定包含五个主要模块：
>>> from osgeo import gdal >>> from osgeo import ogr >>> from osgeo import osr >>> from osgeo import gdal_array >>> from osgeo import gdalconst
此外，还包括五个兼容性模块，但会提供通知以声明它们已被弃用并将消失。如果您使用的是 GDAL 1.7 绑定，您应该更新您的导入以利用上述用法，但以下内容将在 GDAL 3.1 之前有效。
>>> import gdal >>> import ogr >>> import osr >>> import gdalnumeric >>> import gdalconst
如果您之前有导入全局模块的代码并且仍然需要支持旧的导入，那么一个简单的尝试...除了导入可以消除弃用警告并保持名称与以前基本相同：
>>> try: ... from osgeo import gdal ... except ImportError: ... import gdal
文档字符串
目前，只有 OGR 模块具有从 C/C++ API doxygen 材料生成的文档字符串。一些参数和类型可能与您从 Python 中看到的不完全匹配，但它们应该足以让您继续前进。GDAL 和 OSR 的文档字符串计划在未来发布。
麻木的
在其他语言绑定中找不到的 GDAL Python 绑定的一个高级功能是与 Python 数值数组工具的集成。gdal.Dataset.ReadAsArray() 方法可用于将栅格数据读取为数值数组，可与 Python 数值数组功能一起使用。
例子
在val_repl.py脚本中可以找到 GDAL/numpy 集成的一个示例。
性能说明
ReadAsArray 期望制作栅格波段或数据集的完整副本，除非数据作为函数调用的一部分被显式子集化。对于大数据，这种方法预计会占用大量内存。
