Статьи

ГИС и Python

ГИС Программирование Топ месяца
Языки программирования. Все мы о них слышали. Возможно, мы их даже знаем. И мы часто думаем: "почему их так много в списке требований к ГИС-специалисту?"
С какого языка начать? Каким продолжить? На чем остановиться? Начинаем неделю постов про языки программирования в сфере ГИС и вокруг нее. Здесь будет краткое описание распространенных языков, их особенностей, а еще полезные ссылки 💻🧭✨
Все языки в чем-то лучше остальных, но Python и JavaScript входят в любой топ языков программирования для ГИС-специалистов. С них и начнем.

ГИС и Python

Python — популярный язык. Его используют в скриптах QGIS, ArcGIS, GRASS GIS и многих других проектах, в том числе с открытым исходным кодом. Если вы думаете, с чего начать программировать для ГИС, рекомендуем Python. Он востребован, у него есть множество библиотек для работы с геоданными, и это один из главных языков, используемых в ГИС. А главное — с ним легко начать работать. Это хороший стартовый язык, который пригодится в будущем, и после него вы не будете бояться скриптов.

Плюсы

  • Его легко изучать, читать и писать благодаря отличной документации и удобному синтаксису.
  • В Python есть широкая поддержка анализа и обработки данных с помощью Numpy или Pandas. Есть много библиотек для визуализации: Shapely, Fiona, Rasterio и Folium.
  • Большое сообщество — есть множество материалов и готовых решений.
  • Больше возможностей работать с ГИС: автоматизация процессов и апгрейд стандартных инструментов.
  • Хорошая строчка в резюме.
Но если он такой хороший, зачем другие языки? Python медленнее других языков (например, C), хотя для повседневных задач это не сильно заметно. И если вы хотите писать взаимодействие с пользователями, готовьтесь добавлять к Python языки фронтенда.

Как начать

Изучите переменные, условия и циклы. Посмотрите на библиотеки NumPy, Pandas и Matplotlib для работы с данными, потом пробуйте уже специальные библиотеки для геоданных. Одновременно придумайте персональный проект, который вам важен, и используйте новые навыки уже на деле. Примеры интересных начальных проектов:
  • Визуализация, как у PythonMaps. Если вас мотивируют красивые карты, это отличное начало. Вы быстро отобразите свои геоданные на экране и постепенно будете добавлять к ним анализ.
  • Разработка нового плагина для QGIS (если есть оригинальная идея, которую еще никто не превратил в плагин). Документация QGIS предлагает инструкции и полезные ссылки.
  • Оптимизация однообразных задач на работе. Главное преимущество Python — в автоматизации процессов, чтобы не делать одно и то же вручную. И обычно компании любят, когда вы придумываете им способ экономить время.

Интересные ссылки: