Geodaisy：让 Python GeoJSON、WKT 和 __geo_interface__ 变得简单

Geodaisy 可帮助您在支持 __geo_interface__ 标准的 GeoJSON、众所周知的文本 (WKT) 和 Python 对象之间相互转换。

Geodaisy 适用于 Python 2 和 Python 3。

这是用来干嘛的？

如果您满足以下条件，Geodaisy 适合您：

• 有 GeoJSON 并且需要 WKT
• 有 WKT 并且需要 GeoJSON
• 有 GeoJSON 或 WKT 并且需要 Python 字典或数组
• 读取 shapefile 后有一个 Pyshp 形状对象，需要 GeoJSON 或 WKT
• 有一个 Shapely shape 对象并且需要 GeoJSON 或 WKT
• 有任何其他带有 __geo_interface__ 的 Python 对象并且需要 GeoJSON 或 WKT
• 想要一个正确且一致地实现规范的 __geo_interface__ 字典

Geodaisy 提供了一个可以从上述任何格式或对象创建的 GeoObject。GeoObject 方法输出对象的 GeoJSON、WKT 等表示。Geodaisy 还包括单独的转换器，如果您不需要对象，可以单独使用这些转换器。

例子

将 WKT 转换为 GeoJSON

>>> import geodaisy.converters as convert
>>> wkt = 'POLYGON ((30 10, 40 40, 20 40, 10 20, 30 10))'
>>> convert.wkt_to_geojson(wkt)
'{"type": "Polygon", "coordinates": [[[30, 10], [40, 40], [20, 40], [10, 20], [30, 10]]]}'

将 GeoJSON 转换为 WKT

>>> import geodaisy.converters as convert
>>> geojson = '{"type": "Polygon", "coordinates": [[[30, 10], [40, 40], [20, 40], [10, 20], [30, 10]]]}'
>>> convert.geojson_to_wkt(geojson)
'POLYGON ((30 10, 40 40, 20 40, 10 20, 30 10))'

使用 geo_interface 从任何 Python 对象创建 GeoObject

>>> from shapely.geometry import Polygon
>>> polygon = Polygon([(30, 10), (40, 40), (20, 40), (10, 20), (30, 10)])
>>> from geodaisy import GeoObject
>>> geo_obj = GeoObject(polygon)
>>> geo_obj
{'type': 'Polygon', 'coordinates': [[(30.0, 10.0), (40.0, 40.0), (20.0, 40.0), (10.0, 20.0), (30.0, 10.0)]]}
>>> geo_obj.type
'Polygon'
>>> geo_obj.coordinates
[[(30.0, 10.0), (40.0, 40.0), (20.0, 40.0), (10.0, 20.0), (30.0, 10.0)]]
>>> geo_obj.geojson()
'{"type": "Polygon", "coordinates": [[[30.0, 10.0], [40.0, 40.0], [20.0, 40.0], [10.0, 20.0], [30.0, 10.0]]]}'
>>> geo_obj.wkt()
'POLYGON ((30.0 10.0, 40.0 40.0, 20.0 40.0, 10.0 20.0, 30.0 10.0))'

为什么要使用它来代替 Shapely 或 geojson 等？

其他库仅提供特定格式的翻译。例如，Shapely 可以往返于 WKT 和 __geo_interface__，但不能往返于 GeoJSON。geojson 可以往返于 GeoJSON 和 __geo_interface__，但不能往返于 WKT。如果您需要不止一种翻译，则需要使用多个库。Geodaisy 可转换为多种格式。

此外，其他一些库，如 Shapely，要重得多。这是有道理的，因为它们还可以做更多的事情——但这也让安装它们变得更加繁琐。Geodaisy 是轻量级的，除了 Python 核心之外没有任何依赖项。

我什么时候应该使用其他东西？

如果您需要验证坐标

Geodaisy 不验证坐标。然而。如果您需要验证坐标，您可能会发现Shapely或geojson 之类的库很有帮助，具体取决于您预期的输入和输出。请注意，在创建形状对象时，它们都不能完全验证坐标——您需要先创建一个对象，然后再对其进行验证，这意味着无论您使用 Geodaisy 还是其他库之一，您最终都可能会创建一个无效的形状。

将来，Geodaisy 将在创建对象时验证坐标。（如果您愿意帮助实现这一目标，欢迎投稿！）

请注意，您仍然可以将 Geodaisy与其他地理库一起使用，或者作为其他库或对象类型之间的中间人或中介。

如果需要对几何对象进行几何谓词、关系、变换等操作

如果您需要上述任何一项，您可能需要Shapely。

如何安装

pip install geodaisy

运行测试

（以下命令假设您位于geodaisy根目录中。）

Geodaisy 使用 pytest 测试框架以及 Shapely 和 geojson 库进行测试。您需要先安装它们pip install -r dev-requirements.txt。

如果您使用的是 Python 2 或 3.5 之前的 Python 3 版本，则需要确保typing已安装该模块：pip install -r py2-requirements.txt或pip install typing

要运行测试，只需执行pytest.

贡献

非常欢迎贡献！除了上面提到的测试，Geodaisy 还使用 flake8 进行 linting 和 Mypy 进行类型检查。拉取请求需要通过测试以及 flake8 和 Mypy 检查（除非您使用 Python 2 进行开发，在这种情况下您必须跳过 Mypy，因为它需要 Python 3。

（以下命令假设您位于 Geodaisy 根目录中并且已经 pip 安装了开发要求（见上文）。）

运行 flake8：flake8 src tests

要运行 Mypy（如果您使用的是 Python 3）：mypy --py2 src

执照

Geodaisy 在MIT 许可下获得许可，可免费用于商业和私人用途。

版权

版权所有 © 2018 Kevin Brochet-Nguyen