前言
前面把shp文件中的内容读取到数据库，接下来就把数据库中的表变成shp文件。
正文
简单的创建一个shp文件
暂时不读取数据库的表，先随机创建一个shp文件。既然是随机的，这就需要使用到faker这个第三方库，代码如下。
import geopandas as gpd
from faker import Faker
from shapely.geometry import Polygon
def create_shp(shp_path):
# 中文
fake = Faker('zh_CN')
geo_data = []
for _ in range(100):
# 随机生成经纬度
latitude, longitude = fake.latitude(), fake.longitude()
# 创建四个点，矩形
points = [(float(longitude), float(latitude)),
(float(longitude)+10, float(latitude)),
(float(longitude)+10, float(latitude)+10),
(float(longitude), float(latitude)+10)]
# 创建一个Polygon对象
polygon = Polygon(points)
# 添加到列表
geo_data.append({'geometry': polygon, 'name': fake.name(), 'address': fake.address().replace('\n', ', ')})
# 创建GeoDataFrame对象
gdf = gpd.GeoDataFrame(geo_data, crs="4326")
gdf.to_file(shp_path,encoding='utf-8')运行代码
if __name__ == '__main__':
create_shp('C:/Users/26644/Desktop/out/faker_data.shp')在桌面的out文件中生成faker_data.shp文件，如下图所示
查看数据
查看生成shp文件中的数据
用arcmap打开shp文件，添加一下属性，展示如下图所示。
查看一下属性表
数据都是伪造的，如有雷同，请勿当真。当然全是面(POLYGON)，字段或者类型，这些都是可以自己定义的，看个人需求，还是可以，有模有样的。
根据数据库创建shp文件
简单地读取表的数据
读取表中的数据，很明显，需要使用select语句，可以直接如下sql
select * from table就可以读取表中的全部信息，代码如下。
from sqlalchemy import create_engine,Table,select,MetaData
import geopandas as gpd
engine = create_engine('postgresql+psycopg2://username:password@localhost/arcgis')
gdf = gpd.read_postgis('select * from cd', engine, geom_col='geometry')
gdf.to_file('C:/Users/26644/Desktop/out/成都.shp', encoding='utf-8')代码几行，结果如下。
可以看到除了FID，还有一个id字段，这个是表中的字段，这个其实看个人需要，因为arcmap为这个shp文件添加了FID，其实在创建表中就不需要主键id字段，通过geopandas读取shp创建表就没有id字段，有也没问题，看个人需要。
复杂地读取表中的数据
代码如下。
from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, select
from geoalchemy2 import Geometry
import geopandas as gpd
from sqlalchemy.sql.base import ReadOnlyColumnCollection
from sqlalchemy.exc import NoSuchTableError
engine = create_engine('postgresql+psycopg2://username:password@localhost/arcgis')
metadata = MetaData()
class db2shp:
def __init__(self,
table_name,
shp_path,
has_id: bool = False,
geom_type: str = 'geometry',
):
"""
:param table_name: 表名
:param shp_path: shp文件路径
:param has_id: shp是否包含id列，假设表中带有id
:param geom: geometry的类型
"""
self.table_name = table_name
self.shp_path = shp_path
self.has_id = has_id
self.geom_type = geom_type
self.__table: Table = None
self.__columns: ReadOnlyColumnCollection = None
self.__sql: str = None
def __get_table(self):
"""
获取表
:return:
"""
try:
self.__table = Table(self.table_name, metadata, autoload_with=engine)
except NoSuchTableError as e:
print(e)
def __get_column(self):
"""
获取列名
:return:
"""
if self.has_id:
self.__columns = self.__table.columns.keys()
else:
self.__columns = self.__table.columns.keys()[1:]
def __get_sql(self):
"""
获取sql语句
:return:
"""
self.__sql = select(*[getattr(self.__table.c, col) for col in self.__columns])
def __get_data(self):
"""
获取数据
:return:
"""
with engine.connect() as connection:
return gpd.read_postgis(self.__sql, connection, geom_col=self.geom_type)
def get_shp(self):
"""
获取shp文件
:return:
"""
self.__set()
data = self.__get_data()
data.to_file(self.shp_path, encoding='utf-8')
def __set(self):
"""
设置属性
:return:
"""
self.__get_table()
self.__get_column()
self.__get_sql()考虑是否需要读取id字段，当然，假设表有id字段。如果表本身没有id字段，代码肯定有所不同。
运行上面代码。
convert = db2shp('cd', 'C:/Users/26644/Desktop/out/成都_1.shp')
convert.get_shp()
结果如下。
打开属性表
可以看到和下载的成都.shp的数据一样，字段也可以查看一下。
shp文件转json
代码如下。
import geopandas as gpd
# 读取.shp文件
gdf = gpd.read_file('C:/Users/26644/Desktop/out/成都_1.shp')
# 转为GeoJSON格式
gdf.to_file('cd.json', driver='GeoJSON')
结果如下。
完成。
