为何选择Python
为何选择Python
由于学会Python你就能飞了。。。python
推荐下小编的Python学习群；629440234，无论你是小白仍是大牛，小编我都欢迎，不按期分享干货，包括小编本身整理的一份2018最新的Python和0基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。程序员
天天晚上20:00都会开直播给你们分享Python知识和路线方法，群里会不按期更新最新的教程和学习方法（进群送2018Python学习教程），你们都是学习Python的，或是转行，或是大学生，还有工做中想提高本身能力的Python党，若是你是正在学习Python的小伙伴能够加入学习。最后祝全部程序员都可以走上人生巅峰，让代码将梦想照进现实，很是适合新手学习，有不懂的问题能够随时问我，工做不忙的时候但愿能够给你们解惑编程
1. Python方便灵活flask
以前对于矢量或栅格数据的处理，很是严重的依赖于ArcGIS和ENVI，尤为是数据读取，如ArcGIS 的.shp，ENVI的.img，以及LiDAR的.las等这类独有的格式，离开了这些专业软件基本就不知道该怎么对付这类数据了。因此在选择语言的时候，矢栅数据读取以及数据基本分析（空间分析，遥感影像的）是否灵活方便很重要，这也是为何在学校时都是学的基于ArcGIS Engine和IDL二次开发（好像GIS专业的特长就是二次开发似的，总感受这就像是软件开发世界的二等公民）。Python在必定程度上可以解决这个问题，再也不依赖于特定的软件平台，毕竟那些对工具依赖性强的工做，你的价值越依附于工具，你越是要警戒本身的思考能力被工具剥夺。机器学习
2. Python库丰富编程语言
能够说我在了解Python各类库上面花费了不少时间，有时间应该整理一个表格分类列出来有用的工具包。至少，在矢量数据方面，有GDAL，Geopandas，leafet，rasterio；fiona而栅格数据方面，通用的图像处理有opencv，scikit-image，用于遥感图像的有spectral-python。更重要的是，若是想涉足机器学习，python更有从较通用的sklearn到深度学习的Tensorflow、keras等一大票工具包等着你。工具
3. Python资源多学习
在此是指有问题基本都能在stackoverflow等找到答案，也有不少相关的书籍。大数据
4. 代码共享方便网站
这里特指Juypter Notebook的.ipynb文件。文字说明，代码，图在一个文件里面，也能够在gist和nbviewer直接在线共享浏览，微软和anaconda也提供了在线运行环境，申请个帐号就能直接运行代码。
4. Python”上手快”
之因此列在最后，我对这点是有些质疑的。由于没有必定的编程功底和对编程语言的理解，很难说的上上手快。装个flask包，敲几行代码运行起来一个网站，不能称之为上手了。我一开始对着些教程敲代码，的确感受python能在相对短的时间内，用较少的代码完成一些复杂的工做，但都是在利用已有的工具包的状况下，当实际须要处理数据时，仍是要很是频繁的去google或翻以前的资料，不少状况都是没有可以深刻的去理解。
Python能作什么
对GIS和遥感数据来讲，Python能作的事情，那简直是不要太多。
1. 数据读取和处理
2. 脚本
ArcGIS，ENVI等商业软件均可以用Python作脚本语言，QGIS，SNAP和EnMAP等开源工具也用到了它。
3. 机器学习
更时髦的词，能够用地理空间智能，时空大数据等等。
4. Web开发
GeoDjango
5. 桌面开发
Python结合tkinter和pyqt，也能胜任，但没啥优点可言。不过，貌似除了三维、VR/AR，普通的桌面开发也已经颓废，被Web和移动端占据了。
总结
一句话总结： Python的生态系统庞大，应用场景丰富。