>>> from env_helper import info; info()

页面更新时间： 2023-06-23 11:55:34
运行环境：
    Linux发行版本: Debian GNU/Linux 12 (bookworm)
    操作系统内核: Linux-6.1.0-9-amd64-x86_64-with-glibc2.36
    Python版本: 3.11.2

5.2. 格式的驱动，CRS，界限和图式¶

5.2.1. 数据的驱动¶

除了类似:py:class:file(:py:attr:~file.name, :py:attr:~file.mode, :py:attr:~file.closed)属性外， :py:class:~fiona.collection.Collection 有一个只读的:py:attr:~fiona.collection.Collection.driver属性，为:program:OGR :dfn:format driver 的属性，用于打开矢量文件。

>>> import fiona
>>> c = fiona.open('/gdata/prov_capital.shp')
>>> c.driver

'ESRI Shapefile'

5.2.2. 数据的投影参数及转换方法¶

矢量数据集的coordinate reference system (CRS) 可通过只读的 :py:attr:~fiona.collection.Collection.crs 属性来访问。由于数据集的参数原因，可能会出现不同的结果。

>>> c.crs

CRS.from_epsg(4326)

{‘no_defs’: True, ‘ellps’: ‘WGS84’, ‘datum’: ‘WGS84’, ‘proj’: ‘longlat’}

>>> c.crs

CRS.from_epsg(4326)

CRS返回的结果，是对 :program:PROJ.4 参数的映射。

:py:mod:fiona.crs 模块共有3个函数，以协助完成这些映射。 :py:func:~fiona.crs.to_string 函数是将映射转换到PROJ.4字符串中：

>>> from fiona.crs import to_string
>>> print(to_string(c.crs))

EPSG:4326

:py:func:~fiona.crs.from_string 为不可逆。

>>> from fiona.crs import from_string
>>> from_string("+datum=WGS84 +ellps=WGS84 +no_defs +proj=longlat")

CRS.from_epsg(4326)

:py:func:~fiona.crs.from_epsg 是EPSG代码CRS映射的一个捷径。

>>> from fiona.crs import from_epsg
>>> from_epsg(3857)

CRS.from_epsg(3857)

5.2.3. 数据集中要素的数目、范围¶

可通过Python的 :py:func:len 函数获取所有的收集记录。

>>> len(c)

收集记录的minimum bounding rectangle (MBR) 或 bounds 可通过只读的~fiona.collection.Collection.bounds 属性来获取。

>>> c.bounds

(87.57610577000008, 19.97013978600006, 126.56611955000005, 45.69344403700006)

5.2.4. 数据图表（Schema）¶

最后，记录类型的Schema（矢量文件是单一类型记录）可通过只读的 :py:attr:~fiona.collection.Collection.schema 属性访问。它有“几何”和“属性”参数。前者是一个字符串，后者是一个有序的库，具有相同命令的参数。

>>> from pprint import pprint
>>> import fiona
>>> c = fiona.open('/gdata/prov_capital.shp')
>>> pprint(c.schema)

{'geometry': 'Point',
 'properties': OrderedDict([('name', 'str:100'),
                            ('lat', 'float:13.11'),
                            ('lon', 'float:13.11')])}

保持架构简单¶

Fiona可减少更多的记录类型和模式。记录由数据组成。模型记录的是’id’关键词，模型映射与映射集的关键词一致。

>>> rec = next(c)
>>> set(rec.keys()) - set(c.schema.keys())

/tmp/ipykernel_14603/2946815333.py:1: FionaDeprecationWarning: Collection.__next__() is buggy and will be removed in Fiona 2.0. Switch to next(iter(collection)).
  rec = next(c)

{'id'}

>>> set(rec['properties'].keys()) == set(c.schema['properties'].keys())

True

模式映射值也可以是字段类型，如 ‘Polygon’, ‘float’, ‘str’。相应的Python类型可以在fiona.FIELD_TYPES_MAP 库中查到。

>>> pprint(fiona.FIELD_TYPES_MAP)

{'List[str]': typing.List[str],
 'bytes': <class 'bytes'>,
 'date': <class 'fiona.rfc3339.FionaDateType'>,
 'datetime': <class 'fiona.rfc3339.FionaDateTimeType'>,
 'float': <class 'float'>,
 'int': <class 'int'>,
 'int32': <class 'int'>,
 'int64': <class 'int'>,
 'str': <class 'str'>,
 'time': <class 'fiona.rfc3339.FionaTimeType'>}

字段类型¶

简而言之，他们的命名、类型与Python（或JavaScript）相近。‘str’与 ’unicode’混合功能只在Python3.0版本以下才会有。 Fiona记录的是Unicode字符串，其字段类型均命令为 ’str’。

>>> rec['properties']

<fiona.model.Properties at 0x7f899d8b7dd0>

>>> type(rec['properties']['name'])

str

>>> c.schema['properties']['name']

'str:100'

字符串字段可限制最大宽度。 str:25 设置的就是不可以超过25个字符。如果这个值用于打开文件，该值的属性就是将在25字符处截断。默认宽度为80个字符，这意味着 str 和 str:80 属同一意思。

Fiona还有一个函数：可获取字符串属性宽度。

>>> from fiona import prop_width
>>> prop_width('str:25')

>>> prop_width('str')

另一个函数是可获取Python属性类型。

>>> from fiona import prop_type
>>> prop_type('int')

int

>>> prop_type('float')

float

>>> prop_type('str:25')

str

以上的例子针对于Python 3。Python 2'str'的性能是 'unicode'。

几何类型¶

Fiona 支持 GeoJSON 和三维变异的几何类型,几何元素的架构值如下：

点
线
多边形
点集合
线集合
面集合
混合数据类型
三维点
三维线
三维面
三维点集合
三维线集合
三维面集合
三维混合数据类型

后七个3D类型，只适用于集合模式。几何特征类型基本对应的是七个中的第一个。例如， ’三维点 ’集，总是与几何式的点特性对应。这些几何坐标就是（x，y，Z）元组。

注意，一个最常见的矢量数据格式，ESRI Shapefile，是没有’线集合’或’面集合’的图式结构。因此，一个shapefile ‘面’ 可以是’面’，也可以是’面集合’。

5.2.5. 记录¶

Python的 dict 结构化与GeoJSON特征相似。Fiona可以自描述，其字段的命名包含在数据结构和字段中。数值字段的值类型就是 int 和 float，不是字符串格式。

>>> import fiona
>>> from pprint import pprint
>>> c = fiona.open('/gdata/prov_capital.shp')
>>> rec = c.next()
>>> pprint(rec)

<fiona.model.Feature object at 0x7f899d8c9c50>

/tmp/ipykernel_14603/3355531014.py:4: FionaDeprecationWarning: Collection.__next__() is buggy and will be removed in Fiona 2.0. Switch to next(iter(collection)).
  rec = c.next()

此条数据记录与本源或其他外部资源的 :py:class:~fiona.collection 无关。它是完全独立的，使用任何方式都很安全。关闭集并不影响数据记录。

>>> c.close()
>>> rec['id']

'0'

记录ID¶

每一条记录都有 id号。根据GeoJSON规范，在数据文件中每一字符串都有相应且唯一的 id 值。

>>> c = fiona.open('/gdata/prov_capital.shp')
>>> rec = next(c)
>>> rec['id']

/tmp/ipykernel_14603/2305920362.py:2: FionaDeprecationWarning: Collection.__next__() is buggy and will be removed in Fiona 2.0. Switch to next(iter(collection)).
  rec = next(c)

'0'

在 :program:OGR 模型中，ID号是长整数。因此在记录整数索引时，通常以字符串为表示形式。

记录属性¶

每条记录都有其 属性，其对应值就是一个映射，任一有序的库其映射值都特别精确。映射属性与同源属性集的模式相同（见上文）。

>>> pprint(rec['properties'])

<fiona.model.Properties object at 0x7f899d8caa10>

几何记录¶

每条记录都有几何属性，其对应值是类型与坐标映射。

>>> pprint(rec['geometry'])

<fiona.model.Geometry object at 0x7f899d8ca910>

类型	坐标
点	单一（x，y）元组
线	（x，y）元组顶点列表
多边形	环列表[每个（x，y）元组列表]
点集合	点列表[每个（x，y）元组列表]
线集合	线列表[每个（x，y）元组列表]
面集合	多边形列表

Fiona，类似于GeoJSON格式，既有北半球的“北方”，又有笛卡尔的“X-Y”偏角。上文说的元组值 (x, y)，要么是（本初子午线的经度E、纬度N），要么是其他投影坐标系统（东，北）。

真正顺序是经-纬,而不是纬-经，尽管我们大多都在说 “纬度，经度” ，Fiona x,y 基本都是东向和北向，也就是 (经, 纬)。先说经度，后说纬度，与GeoJSON规范保持一致。

点集理论和简易特性¶

在一个适当且干净的矢量数据文件中，几何映射是指几何对象由 point sets 组成，如下所示。

>>> from shapely.geometry import shape
>>> l1 = shape({'type': 'LineString', 'coordinates': [(0, 0), (2, 2)]})
>>> l2 = shape({'type': 'LineString', 'coordinates': [(0, 0), (1, 1), (2, 2)]})
>>> l1 == l2

False

>>> l1.equals(l2)

True

注解：Dirty数据，某些文件可能会包含矢量数据 :dfn:invalid （在生成结果的质量控制不足时）或intention（“dirty”矢量保存到一个特殊的文件）。Fiona不会清除dirty数据，所以你应该确保你所得到的是否为纯数据。

5.2.6. 矢量数据写法¶

一个矢量文件可以通过模式 'a' (append) 打开，也可以通过模式 'w' （write）写入。

admonition:: Note

OGR 的 “update” 模式没有独立格式，因此，Fiona不支持。

添加数据到现有文件¶

>>> import fiona
>>> with fiona.open('/gdata/prov_capital.shp') as c:
>>>     rec = next(c)
>>> rec['id'] = '-1'
>>> rec['properties']['CNTRY_NAME'] = 'Gondor'

/tmp/ipykernel_14603/425590528.py:3: FionaDeprecationWarning: Collection.__next__() is buggy and will be removed in Fiona 2.0. Switch to next(iter(collection)).
  rec = next(c)
/tmp/ipykernel_14603/425590528.py:4: FionaDeprecationWarning: instances of this class -- CRS, geometry, and feature objects -- will become immutable in fiona version 2.0
  rec['id'] = '-1'
/tmp/ipykernel_14603/425590528.py:5: FionaDeprecationWarning: instances of this class -- CRS, geometry, and feature objects -- will become immutable in fiona version 2.0
  rec['properties']['CNTRY_NAME'] = 'Gondor'

>>> from fiona import os
>>> os.system("cp /gdata/prov_capital.* /tmp")

注意，在文件修改前要拷贝备份。

这样，坐标参考系统、.format与文件架构就定义完成，所以他不能以只读方式打开，也不能是 'a' 模式。新的记录用:py:meth:~fiona.collection.Collection.write 的方式写在文件最尾处，因此，该文件的长度就从48增加到了49。

>>> import os, stat
>>> shp_file = '/tmp/prov_capital'
>>> os.chmod(shp_file + '.shp', stat.S_IRUSR + stat.S_IWUSR)
>>> os.chmod(shp_file + '.dbf', stat.S_IRUSR + stat.S_IWUSR)
>>> os.chmod(shp_file + '.shx', stat.S_IRUSR + stat.S_IWUSR)
>>> with fiona.open(shp_file + '.shp', 'a') as c:
>>>     print(len(c))

你写入的记录必须匹配文件模式（因为一个文件包含一个记录型）。如果不是的话，会出现 ValueError 的异常。

with fiona.open(shp_file + '.shp', 'a') as c:
    c.write({'properties': {'foo': 'bar'}})
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)

若忽略一个记录的ID值，可能就会被下一个生成的值替换掉。如果你只是读文件，仅参考上面的即可，

>>> shp_file = '/tmp/prov_capital'
>>> os.chmod(shp_file + '.shp', stat.S_IRUSR + stat.S_IWUSR)
>>> os.chmod(shp_file + '.dbf', stat.S_IRUSR + stat.S_IWUSR)
>>> os.chmod(shp_file + '.shx', stat.S_IRUSR + stat.S_IWUSR)
>>> with fiona.open('/tmp/prov_capital.shp') as c:
>>>     records = list(c)   # records = c.next()

>>> records[-1]['id']

'33'

>>> records[-1]['properties']['name']

'澳门'

你可能还会看到ID值为 '-1' ，这记录有时可能会被 '48' 替换掉。

:py:meth:~fiona.collection.Collection.是文件集的唯一记录。:py:meth:~fiona.collection.Collection.writerecords的写入会成为序列值（或迭代器）。

>>> with fiona.open('/tmp/prov_capital.shp', 'a') as c:
>>>     c.writerecords([rec, rec,rec])
>>>     print(len(c))

---------------------------------------------------------------------------

ValueError                                Traceback (most recent call last)

Cell In [42], line 2
      1 with fiona.open('/tmp/prov_capital.shp', 'a') as c:
----> 2     c.writerecords([rec, rec,rec])
      3     print(len(c))


File /usr/lib/python3/dist-packages/fiona/collection.py:551, in Collection.writerecords(self, records)
    549 if self.mode not in ("a", "w"):
    550     raise OSError("collection not open for writing")
--> 551 self.session.writerecs(records, self)
    552 self._len = self.session.get_length()
    553 self._bounds = None


File fiona/ogrext.pyx:1344, in fiona.ogrext.WritingSession.writerecs()


ValueError: Record does not match collection schema: KeysView(<fiona.model.Properties object at 0x7f899ca83dd0>) != ['name', 'lon', 'lat']

复制。Fiona集有复制功能。以上的代码共复制了3次，而且它们都有独立的ID号。
缓冲。Fiona输出有缓冲功能。在集关闭后，write 和 writerecords 在磁盘内会刷新。你也可以叫作 flush，会定期写进磁盘的缓冲区域。

写入新文件¶

写一个新文件比添加现有文件要复杂，因为 CRS、格式、模式等都尚未创建，而且这些都是必做的。解决方法就是上面所述的映射模式。CRS有映射功能， fiona.drivers 列表基本把可能的CRS映射格式都已列举出来。

>>> with fiona.open('/gdata/prov_capital.shp') as source:
>>>     source_driver = source.driver
>>>     source_crs = source.crs
>>>     source_schema = source.schema
>>> print(source_driver)

>>>
>>> source_crs

>>> from pprint import pprint
>>> pprint(source_schema)

现在创建一个新文件。

>>> with fiona.open( '/tmp/foo.shp', 'w', driver=source_driver, crs=source_crs, schema=source_schema) as c:
>>>     print(len(c))

>>> print(len(c))

>>> c.closed

>>> len(c)

由于对源架构的性能有要求，可以在写入的模式集中使用同一命令，书面文件的字段可与源文件使用同一命令。

ogrinfo '/tmp/foo.shp' foo -so
INFO: Open of `/tmp/foo.shp'
using driver `ESRI Shapefile' successful.

~fiona.collection.Collection.meta 属性可以使复制文件元属性更加容易。

>>> source = fiona.open('/gdata/prov_capital.shp')
>>> sink = fiona.open('/tmp/foo.shp', 'w', **source.meta)

Ordering Record Fields排序字段¶

在Fiona 1.0.1中， fiona.open 的 ’schema ’参数就是一个有序的库列表（键，值），并指定一个序列。如果给定一个常规库，用输出 ~items 库的方法来排序。例如，

>>> {'bar': 'int', 'foo': 'str'}.keys()

{'properties': {'bar': 'int', 'foo': 'str'}} 模式可生成 shapefile，第一个字段是 ‘foo’ ，第二个字段是 ‘bar’ 。如果你想要把 ‘bar’ 作为第一个字段，你必须用一个属性列表项。

另外，要注意在 schema 要声明 geometry ，其类型为 Polygon ，注意大小写。

>>> c = fiona.open( '/tmp/foo2.shp', 'w',schema={'properties': [('bar', 'int'), ('foo', 'str')], 'geometry': 'Polygon'}, driver = 'ESRI Shapefile')

或一个有序的库。

>>> from collections import OrderedDict
>>> schema_props = OrderedDict([('bar', 'int'), ('foo', 'str')])

>>> c = fiona.open('/tmp/foo.shp','w',schema={'properties': schema_props, 'geometry': 'Polygon'}, driver = 'ESRI Shapefile')

坐标和几何类型¶

如果你写一个三维坐标（X，Y，Z）元组到2D文件（‘point’ 几何模式），Z值就不会显示。

如果你写一个二维坐标（x，y）元组到3D文件（‘3D Point’ 几何模式），默认的Z值就是0。

5.2.7. 多层数据的处理¶

读取多层数据¶

一般GIS数据格式可以在单个文件或库中编码多个层或特征类型，而ESRI Shapefile只有一个主题层或功能型的单一dataset。ESRI文件地理数据库 <http://www.gdal.org/ogr/drv_filegdb.html> 就是一个例子，它是一个包含多个shapefiles的库。以下命令是Fiona测试数据中创建的二层数据源。

>>> import subprocess
>>> import os
>>> if not os.path.exists('/tmp/data'):
>>>     os.mkdir('/tmp/data')
>>>
>>> cmd1 = 'ogr2ogr /tmp/data/ /gdata/world_borders.shp world_borders -nln foo'
>>> cmd2 = 'ogr2ogr /tmp/data/ /gdata/world_borders.shp world_borders -nln bar'
>>> subprocess.call(cmd1, shell=True)
>>> subprocess.call(cmd2, shell=True)

一个数据源层可以用函数fiona.listlayers 列一下，写法是 listlayers()。在 Shapefile格式的情况下，层的名称需匹配文件库的名称。

>>> import fiona
>>> fiona.listlayers('/gdata')

不像OGR，Fiona没有层与数据源的分类。要想访问层，需用数据源路径打开一个集，并用 layer 来指定该层。

>>> import pprint
>>> datasrc_path = '/gdata'
>>> for name in fiona.listlayers(datasrc_path):
>>>     with fiona.open(datasrc_path, layer=name) as c:
>>>         pprint.pprint(c.schema)
>>>

层还可以由索引来指定。

>>> for i, name in enumerate(fiona.listlayers(datasrc_path)):
>>>     with fiona.open(datasrc_path, layer=i) as c:
>>>         print(len(c))

若没有指定层， fiona.open 会返回第一层的开放集。

>>> with fiona.open(datasrc_path) as c:
>>>     c.name == fiona.listlayers(datasrc_path)[0]

要打开一个可读的shapefile，最简单的方法就是fiona.open参数，可以把它作为一个命名图层的数据源。

>>> fiona.open('/tmp/foo.shp', 'r', layer='foo')

在实践中，依靠隐含的第一层和默认 'r' 模式是很实用的，打开shapefile：

>>> fiona.open('/tmp/foo.shp')

写入多层数据¶

要写一个全新的多层源数据，只需提供唯一的名字到 layer 参数中即可。

>>> 'wah' not in fiona.listlayers(datasrc_path)

>>> with fiona.open(datasrc_path, layer='bar') as c:
>>>     with fiona.open(datasrc_path, 'w', layer='wah', **c.meta) as d:
>>>         d.write(next(c))
>>>
>>>
>>> fiona.listlayers(datasrc_path)

在 'w' 模式中，如果指定的话，会覆盖原有的层，就像是Python的open功能似的。

>>> 'wah' in fiona.listlayers(datasrc_path)

>>> with fiona.open(datasrc_path, layer='bar') as c:
>>>     with fiona.open(datasrc_path, 'w', layer='wah', **c.meta) as d:
>>>         pass

5.2.8. 高级主题¶

切片和masking迭代器¶

若想添加空间矢量数据格式，可查找bounding box。函数:py:meth:~fiona.collection.Collection.items 返回一个FIDs迭代器，并记录交叉指定的 (minx, miny, maxx, maxy) bounding box或几何对象。自己的坐标参考系统可用来解译box值。如果你要查看迭代器列表，可通过Python的builtin :py:func:list函数，如下所示。

>>> import fiona
>>> c = fiona.open('/gdata/prov_capital.shp')
>>> hits = list(c.items(bbox=(-5.0, 55.0, 0.0, 60.0)))
>>> len(hits)

迭代器与切割参数itertools.islice 的 stop 或 start, stop[, step] 的功能相同。要想查找迭代器的前两个参数，暂停即可。

>>> hits = c.items(2, bbox=(-5.0, 55.0, 0.0, 60.0))
>>> len(list(hits))

要想得到迭代器第三到第五个参数，启动和停止即可。

>>> hits = c.items(2, 5, bbox=(-5.0, 55.0, 0.0, 60.0))
>>> len(list(hits))

要想过滤属性值，可使用Python的内置 :py:func:filter 和:py:keyword:lambda函数，或者你也可以用单一属性的过滤功能，返回值为 True or False 。

>>> def pass_positive_area(rec):
>>>     return rec['properties'].get('AREA', 0.0)>0.0

>>> c = fiona.open('/gdata/prov_capital.shp')
>>> hits = filter(pass_positive_area, c)
>>> len(list(hits))

5.1. 读取矢量数据

6. 空间参考与坐标转换

Python与开源GIS 文档