有哪些 GIS+Python 的开发经验值得分享？
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做编程是体验生活的一部分
GIS 和 python 的结合有很多种可能性
- Arcpy 参考ArcPy and ArcGIS (豆瓣), pyQGIS 参考PyQGIS Developer Cookbook
- Geopython GIS相关库
- GDAL 参考 Welcome to the Python GDAL/OGR Cookbook!
- 各种空间数据库，如 spatialite 参考 SpatiaLite Cookbook
基础库（抽象库）
高级库
超高级库
- geopandas 整合了pandas,shapely,fiona,descartes,pyproj和rtrees可以直接用于数据处理
- geodjango django出品，保护GDAL,GEOS等可以发送地图服务
参考
Python 笔记三：Geopython GIS相关库而如今，javascript在互联网的地位也变得越来越重要，GIS+JS的项目也氤氲而生，所以问题来了。参考：
有哪些GIS+JavaScript（node.js）的开发经验值得分享？ - Node.js或者关注我的博客，写得不是很好，希望各路大神多多留言指导。
Awesome GIS（GIS Tech Stack技术栈）
Geomatics专栏点此：Geomatics（GIS，GPS，RS，Surveying）
语言
前段
- Leaflet 兼容移动端，和现代的一些框架一样优先考虑移动端
- Mapbox总有人讨论“Mapbox VS Leaflet？”这是个烂问题，Mapbox是Leaflet的超集，就像Typescript和Javascript之间的关系一样
- Openlayer3扯淡大叔教程
- Turf js层面做出简单的空间分析
后端
数据格式
- GeoJSON 开源地理信息JSON格式
- awesome-geojson
- geojson-js-utils 空间数据简单处理js实现
- geojson-python-utils空间数据简单处理python实现
- TopoJSON 开源地理信息JSON格式，大小要比GeoJSON小40%
- TileJSON 瓦片数据包装的JSON格式，用的不多
- WKT&WKB 文本标记语言表示矢量数据
数据库
- Spatialite 空间数据的查询等处理，小项目足矣
- Postgresql 大型空间数据项目
- MBTILES 承载瓦片的数据，快速索引
瓦片渲染
数据处理
数据资料
- 地理空间数据云 没想到数据来的这么快
填坑
整个技术栈主要针对的是轻量或者小项目去考虑，运用一些流行的尽可能开源的工具去做，这是我的一些想法和笔记，详情参考从mapbox的开源工具看Web GIS的发展，希望能给您一点点帮助。PS：我在github上看到一个awesome gis，并非我主导的，希望各位GISer可以一起参与修改。
转载，请表明出处。总目录Awesome GIS