python使用gdal读取shp文件

from __future__ import division
import pandas as pd
from osgeo import ogr, osr, gdal
import osdef read_shptable(path, colname_list, Ispoint):"""获取shp文件中的属性表:param path: 待获取的shp文件存放地址:param colname_list: 带获取的shp文件字段名 格式为list:param Ispoint: 带获取的shp文件是否为点类型  若为点数据则返回shp的位置信息到最后两列 其中最后一列以list存储点位置信息:return: 获取的shp文件的属性表信息的list格式"""# 读取管点shpds_street = ogr.Open(path, False)  # False - read only, True - read/write# 获取第一个图层oLayer = ds_street.GetLayerByIndex(0)if oLayer == None:print("获取第%d个图层失败！\n", 0)# 对图层进行初始化，如果对图层进行了过滤操作，执行这句后，之前的过滤全部清空oLayer.ResetReading()oFeature = oLayer.GetNextFeature()  # 获取下一行属性shape_paramList = []while oFeature is not None:shape_param = oFeature.GetGeometryRef().ExportToWkt()shape_param_L = oFeature.GetGeometryRef().ExportToJson()area_in_sq_m = oFeature.GetGeometryRef().GetArea()# print(area_in_sq_m)if Ispoint:point_shape_param_list = [shape_param,  eval(shape_param_L)['coordinates'], area_in_sq_m]else:point_shape_param_list = []shape_paramList.append([oFeature.GetFieldAsString(i) for i in colname_list] + point_shape_param_list)oFeature = oLayer.GetNextFeature()return shape_paramListdef get_shpcol(path):"""获取shp文件中表的列名:param path: 想获取的shp文件列名 的文件存放地址:return: 存储shp文件表中列名的list"""# 读取管点shp 表中的列名ds_street = ogr.Open(path, False)  # False - read only, True - read/write# 获取第一个图层oLayer = ds_street.GetLayerByIndex(0)if oLayer == None:print("获取第%d个图层失败！\n", 0)# 对图层进行初始化，如果对图层进行了过滤操作，执行这句后，之前的过滤全部清空oLayer.ResetReading()oDefn = oLayer.GetLayerDefn()iFieldCount = oDefn.GetFieldCount()  # 属性表中的变量数layer = ds_street.GetLayer()plp = 0pipline_columns = []  # 管线shp表中的columnsfor iField in range(iFieldCount):oFieldDefn = oDefn.GetFieldDefn(iField)pipline_columns.append(oFieldDefn.GetNameRef())return pipline_columnsgdal.SetConfigOption('SHAPE_ENCODING', 'utf8')  # 属性表支持中文字段
# layer = ds.CreateLayer(layer_name, srs=srs, geom_type=ogr.wkbPoint,options=["ENCODING=GBK"]) # 生成中文编码shpl_shp_path = "我的shp文件.shp"line_shp_col = get_shpcol(l_shp_path)  # 获取线shp属性表中的列名
pipline_list = read_shptable(l_shp_path, line_shp_col, True)  # 以list格式获取线shp属性表所需要的信息
pipline_df = pd.DataFrame(pipline_list, columns=line_shp_col+["polygon", "polygon_list", "area"])  # 管线shp属性表信息转为df格式

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