本工具主要是针对国空数据入库而做的。
如果你手头已经整理了一部分要素类数据,但是数据格式,字段值可能并没有完全按照规范设置好,需要将这些数据按规范批量和库,就可以尝试用这个工具。
准备数据:标准空库、你已做好的数据。
做好的数据需要把要素名改成和标准空库对应的要素同名。
如果你想把某些有用的字段值导入到标准空库,同样的字段名也要和对应字段同名。
一、要实现的功能
如上图所示,点击【GDB相关】下的【要素类追加至空库(批量)】工具。
在弹出的工具框中,分别输入要素类所在的GDB数据库、GDB空库和要保存生成数据库的位置。
点击执行即可,生成结果如下:
如右图所示,工具读取输入GDB里的要素名,如果和空库里的要素同名,就会执行【追加】,输入的要素如果有和空库要素同名字段,则会保留字段和字段值,如果存在空库要素没有的字段,则丢弃该字段。
二、实现流程
首先,要把空库复制一份,不能直接修改空库。
// 复制空库
ToolManager.CopyAllFiles(gdb_empty_path, folder_path + @"/result_all.gdb");
调用的方法:
// 复制文件夹下的所有文件到新的位置
public static void CopyAllFiles(string sourceDir, string destDir)
{
//目标目录不存在则创建
if (!Directory.Exists(destDir))
{
Directory.CreateDirectory(destDir);
}
DirectoryInfo sourceDireInfo = new DirectoryInfo(sourceDir);
List fileList = new List();
GetFileList(sourceDireInfo, fileList); // 获取源文件夹下的所有文件
List dirList = new List();
GetDirList(sourceDireInfo, dirList); // 获取源文件夹下的所有子文件夹
// 创建目标文件夹结构
foreach (DirectoryInfo dir in dirList)
{
string sourcePath = dir.FullName;
string destPath = sourcePath.Replace(sourceDir, destDir); // 替换源文件夹路径为目标文件夹路径
if (!Directory.Exists(destPath))
{
Directory.CreateDirectory(destPath); // 创建目标文件夹
}
}
// 复制文件到目标文件夹
foreach (FileInfo fileInfo in fileList)
{
string sourceFilePath = fileInfo.FullName;
string destFilePath = sourceFilePath.Replace(sourceDir, destDir); // 替换源文件夹路径为目标文件夹路径
File.Copy(sourceFilePath, destFilePath, true); // 复制文件,允许覆盖目标文件
}
}
工具的核心是应用【追加】工具,所以需要获取各个要素类的完整路径,这里不能直接用gdb路径+要素名,因为可能存在要素数据集。所以这里写一个方法来获取要素类的完整路径:
// 获取数据库下的所有要素类的完整路径
public static List GetFeatureClassPath(string gdb_path)
{
List result = new List();
// 打开GDB数据库
using Geodatabase gdb = new Geodatabase(new FileGeodatabaseConnectionPath(new Uri(gdb_path)));
// 获取所有要素类
IReadOnlyList featureClasses = gdb.GetDefinitions();
foreach (FeatureClassDefinition featureClass in featureClasses)
{
using (FeatureClass fc = gdb.OpenDataset(featureClass.GetName()))
{
// 获取要素类路径
string fc_path = fc.GetPath().ToString().Replace("file:///", "");
result.Add(fc_path);
}
}
return result;
}
考虑到入库还有表格,这里同样也要获取表格的路径:
// 获取数据库下的所有独立表的完整路径
public static List GetTablePath(string gdb_path)
{
List result = new List();
// 打开GDB数据库
using Geodatabase gdb = new Geodatabase(new FileGeodatabaseConnectionPath(new Uri(gdb_path)));
// 获取所有独立表
IReadOnlyList tables = gdb.GetDefinitions();
foreach (TableDefinition tableDef in tables)
{
using (Table table = gdb.OpenDataset(tableDef.GetName()))
{
// 获取要素类路径
string fc_path = table.GetPath().ToString().Replace("file:///", "");
result.Add(fc_path);
}
}
return result;
}
获取路径后,再将对应的路径做成Dictionary备用:
// 获取要素类和表的完整路径
List in_data_paths = ToolManager.GetFeatureClassAndTablePath(gdb_path);
List empty_data_paths = ToolManager.GetFeatureClassAndTablePath(folder_path + @"/result_all.gdb");
// 创建dict,捕捉同名要素类和独立表
Dictionary keyValuePairs= new Dictionary();
foreach (var da in in_data_paths)
{
// 提取要素类或独立表名
string in_name = da[(da.LastIndexOf(@"/") + 1)..];
foreach (var em in empty_data_paths)
{
string em_name = em[(em.LastIndexOf(@"/") + 1)..];
if (in_name == em_name)
{
keyValuePairs.Add(da, em);
break;
}
}
}
最后执行【追加】工具即可:
// 执行追加工具
foreach (var pair in keyValuePairs)
{
string pair_name = pair.Key[(pair.Key.LastIndexOf(@"/") + 1)..];
// 追加
Arcpy.Append(pair.Key, pair.Value);
}
以上就是工具的核心代码。
三、工具文件分享
我把工具都集合成工具箱,不再单独放单个工具,可以到这里下载完整工具箱,会不断更新:
【ArcGIS Pro二次开发】:CC工具箱 https://blog.csdn.net/xcc34452366/article/details/131506345 PS:可以直接点击...bin\Debug\net6.0-windows\下的.esriAddinX文件直接安装。
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aigo
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ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据 对地图的放大、缩小和平移 Engine
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自定义annotation
sha1064616837
java enum annotation reflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
word word分词 文本相似度 余弦相似度 简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =