工作需要经过几天的测试和探索，发现使用如下两种方法可以将Esri的shp数据（包含点坐标，属性等数据）导入到Houdini，这两种方法都是基于Python强大的库来实现的
两种方法读取文件的思路是一样的，都是先直接读取为元组类型的，再转变为字典进行循环读取其中的数据
方法1：pyshp库
优点：精巧简练，安装方便
缺点：感觉略不稳定，在Python2.7中发现数据有丢失，后改为使用Python3.7无异常
方法2：geopandas库
优点：功能全面，支持修改数据
缺点：依赖较多的库，并且只能在Python3.x中使用
pyshp库的下载与安装：
下载地址： https://github.com/GeospatialPython/pyshp#reading-shapefile-meta-data
安装方法：直接将shapefile文件放入Houdini的Python目录的“lib\site-packages”目录下
geopandas库的下载与安装：
推荐使用pip安装，如果没有pip，需要先下载pip：
下载地址：https://pypi.org/search/?q=pip
然后使用pip安装以下几个库：
numpy
pandas(version 0.13 or later)
shapely
fiona
six
geopy0.99 (optional; for geocoding)
psycopg2(optional; for PostGIS connection)
绘图的话会用到另外的一些库：
matplotlib
descartes
pysal
安装和使用参考原文地址http://www.cnblogs.com/giserliu/p/4988615.html
如果在线安装不成功，可以去这个网站下载后进行离线安装https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
接下来是这两个库的实现方法
pyshp实现方法
首先导入shapefile模块
pyshp提供了Reader的方法读取文件
直接读取的内容返回的只是一个文件包含的内容列表，而不是具体的数据列表
print如下：
图中的type类型可以使用shapeTypeName获取，我当前的类型为POLYLINE，也就是纯线的shp文件
接下来需要使用shapeRecords方法读取出数据所在的内存地址
如果要只读取坐标信息可以使用shapes
只获取属性可以使用records
更多的读取方式请参照官方文档https://pypi.org/project/pyshp/
当前读取出的只是内存地址，还并未获取到具体的数据列表
print如下：
获取出数据列表（字典类型）可以使用geo_interface方法
print如下：
现在数据已经是一个字典类型，其中prorerties是shp文件的属性列表，geometry是shp文件的类型和点坐标信息
如果列表中的数据属性都一样那么只需要获取第一个数据的属性列表，for循环内使用addAttrib为prim添加相应的属性，属性值暂为空即可
如果列表中的数据属性不一样，那么需要每条数据都判断一下是否存在当前数据，如果不存在再为prim添加属性，然后赋值，赋值可以使用setAttribValue方法
导入shape到添加属性：
import shapefile #导入shapefile模块
import hou#导入hou模块
node = hou.pwd()#当前节点
geo = node.geometry()#当前节点的模型
shape_file=hou.node("..").parm("shape_onefile").eval()#读取了上层节点parm内的路径
shape=shapefile.Reader(shape_file)#读取shape文件
shapes=shape.shapeRecords()#获取文件内的坐标和属性信息
isPoly=0#判断文件属性是否为多边形
if border_shape.shapeTypeName=="POLYGON":
isPoly=1
shape0=shapes[0].__geo_interface__#将第一个shape转换为字典
shape0Attribs=shape0["properties"]#获取属性列表
for shape0Attrib in shape0Attribs:#为当前节点prim添加字符串属性，属性值为空
geo.addAttrib(hou.attribType.Prim, str(shape0Attrib), "")
print(shape0Attribs)
接下来就可以循环shapes里的内容，获取点坐标创建shape了，之后再设置属性就好了
创建shape和设置属性的代码如下（需要在shapes的循环中做）：
points = geo.createPoints(myPositions)#创建点（myPositions是遍历shapes过后生成的坐标数组）
poly = geo.createPolygon()#创建多边形
poly.setIsClosed(isPoly) #isPoly:1为多边形，isPoly:0为边线
for point in points:
poly.addVertex(point) #创建vertex
geojAttribs=geoj["properties"]#geoj是当前shape的字典
for geojAttrib in geojAttribs:#设置每个属性值
poly.setAttribValue(str(geojAttrib), str(geojAttribs[str(geojAttrib)]) )
到此shp文件就全部导入成功了，接下来是geopandas库的使用方法
geopandas实现方法
和pyshp的原理相似，所以只写到获取到数据字典为止
首先导入geopandas模块
然后使用read_file方法读取shp文件
print如下：
接下来相比pyshp可以省略一步获取点和属性的操作，因为read_file进来的直接就是元组类型的数据了
和pyshp一样可以使用geo_interface方法转换为字典，转换后字典包含type、features、bbox
其中features包含了具体的属性和坐标信息
print features中的一个shape如下：
到此就可以循环获取字典内部的数据了，当然geopandas模块是很强大的，还有很多方法可以使用，官方文档链接https://geopandas.org/reference.html
用到的主要代码：
import geopandas as gpd
shape = gpd.read_file("C:\aaa.shp")#shp文件路径
shapes = shape.__geo_interface__#转换为字典
接下来需要设置属性等操作就和上面pyshp的步骤一样了