Omgevingen mixen voor werken met python

DanPatterson

Ramble

Ik heb een aparte miniconda-omgeving netjes opgezet met de versies die ik wil zonder beperkingen van wat "pinned" is door de arcgispro-py3 omgeving of de kloon daarvan.

Natuurlijk, je kunt klonen, of een uitgeklede omgeving maken door arcpy-base te gebruiken, of als je avontuurlijk bent, kun je "pip" gebruiken en dergelijke. Helaas werken veel van die opties niet voor mij, omdat ik mijn "Arc..." dingen meestal gescheiden houd van mijn "NumPy ..." dingen. Hier is een demo van wat je kunt doen als je alleen eenvoudige of snelle toegang tot python-code nodig hebt die je hebt en je niet wilt rommelen met de bestaande Arcgis Pro setup.

 

Werken met pakketten

Dit is een demo om te laten zien hoe je je eigen modules kunt gebruiken binnen de arcgis pro omgeving. De modules die je moet importeren moeten worden geïdentificeerd en vervolgens geïmporteerd.

1. Identificeer de locatie van het pakket/de module/het script dat je wilt importeren
2. Voer alle benodigde imports uit.

Zodra je je imports hebt gedaan, kan je pakket/module/script worden gebruikt binnen ArcGIS Pro's notebooks, python vensters en tools.

In mijn voorbeeld heb ik Arcgis Pro lokaal op mijn machine geïnstalleerd in C:\Arcpro_36. Nu wilde ik paden toevoegen naar de locatie waar ik mijn pakketten opsla. Het eenvoudige script aan de rechterkant toont één manier.

Je kunt daar ook verder werken in een notebook of het python venster. In het voorbeeld aan de rechterkant werden het project, de actieve kaart en een lagenlijst opgehaald.

Nu heb ik mijn eigen module geïmporteerd om het om te zetten naar een numpy array, wat informatie te verkrijgen en een "map"/"plot" van de data te maken

Ik gebruik deze aanpak om mijn Pro en python/numpy omgevingen schoon te houden en in de versies die ik wil. Maar houd het in gedachten als je je werk georganiseerd en gescheiden wilt houden.

 

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.