Umgebungen mischen für die Arbeit mit python

DanPatterson

Schwatz

Ich habe eine separate miniconda-Umgebung, die schön eingerichtet ist mit den Versionen, die ich möchte, ohne Einschränkungen durch das, was vom arcgispro-py3 Environment oder dessen Klon "festgelegt" ist.

Natürlich kannst du klonen oder eine abgespeckte Umgebung mit arcpy-base erstellen, oder wenn du abenteuerlustig bist, kannst du "pip" verwenden und so weiter. Leider funktionieren viele dieser Optionen bei mir nicht, da ich dazu neige, meine "Arc..." Sachen getrennt von meinen "NumPy ..." Sachen zu machen. Hier ist also eine Demo, was du tun kannst, wenn du nur einfachen oder schnellen Zugriff auf vorhandenen python-Code brauchst und das bestehende Arcgis Pro Setup nicht durcheinanderbringen möchtest.

 

Arbeiten mit Paketen

Dies ist eine Demo, um zu zeigen, wie man eigene Module innerhalb der arcgis pro Umgebung verwendet. Die Module, die du importieren musst, müssen identifiziert und dann importiert werden.

1. Bestimme den Speicherort des Pakets/Moduls/Skripts, das du importieren möchtest
2. Führe alle erforderlichen Importe durch.

Sobald du deine Importe gemacht hast, kann dein Paket/Modul/Skript innerhalb der Notebooks, Python-Fenster und Werkzeuge von ArcGIS Pro verwendet werden.

In meinem Beispiel habe ich Arcgis Pro lokal auf meinem Rechner unter C:\Arcpro_36 installiert. Jetzt wollte ich Pfade zu dem Ort hinzufügen, an dem ich meine Pakete speichere. Das einfache Skript rechts zeigt eine Möglichkeit.

Du kannst dort auch weiterhin entweder in einem Notebook oder im Python-Fenster arbeiten. Im Beispiel rechts wurden das Projekt, die aktive Karte und eine Layer-Liste abgerufen.

Jetzt habe ich mein eigenes Modul importiert, um es in ein numpy-Array umzuwandeln, einige Informationen zu erhalten und eine "Karte"/"Plot" der Daten zu erstellen

Ich verwende diesen Ansatz, um meine Pro- und python/numpy-Umgebungen sauber und in den gewünschten Versionen zu halten. Aber behalte es im Hinterkopf, wenn du deine Arbeit organisiert und getrennt halten möchtest.

 

Hayden Welch

I pretty frequently use git submodules in my projects to bring in raw dependencies in an "external" directory, so having a little import utility like this is great:

import sys
from pathlib import Path

def get_external(path: str, rel_mod_src: str):
    _mod = (Path(path).resolve() / rel_mod_src).resolve()
    if str(_mod) not in sys.path:
        sys.path.insert(0, str(_mod))

get_external(__file__, '../../external/my_mod/src')

>>> print(sys.path)
['C:\\...\\external\\my_mod\\src', ...]

If you're using an IDE, you can usually tell it where to look for modules for linting purposes too, for example in VsCode, you use settings.json:

{
    "python.analysis.extraPaths": [
        "./toolboxes/external/my_mod1/src",
        "./toolboxes/external/my_mod2/src"
    ],
}

 

So, putting that all together, you can now pretty easily import your local modules without pip like this:

from .loader import get_external # Mod where `get_external` lives
get_external(__file__, '../my_mod/src')
import my_mod

The __file__ dunder will allow you to specify a relative path to the file you're importing to, which I find very useful.