Python: езика, на който трябва да даде приоритет геоинформационна

Миналата година успях да видя как моят приятел „Filiblu“ трябваше да остави настрана своето програмиране на Visual Basic за приложения (VBA), с което се чувстваше доста комфортно, и запретна ръкави да изучава Python от нулата, за да разработи адаптация на плъгин "Общински SIT" на QGIS. Това е приложение, което стана ясно и на което едва бях функционален дизайнер, защото досега не бях там. След разговори, проведени по това време с Фили и наскоро с Нан от Перу, която прекара няколко месеца, за да се отърве от ръждата с курс по Python, измислихме тази публикация, мислейки колко важен е Python като език в този свят на системите за географска информация.

Самият предмет може да изглежда без значение, особено за онези, които отдавна „търкат рамене“ с този език. Преглеждайки темите за Geofumadas, само около 16 статии се отнасят до Python и почти като допълнение към различни дискусии. Но както вече казахме по-рано, геоматиката от тези времена трябва да овладее разработването на приложения, не непременно защото ще се посвети на програмирането, а защото е спешно да могат да разберат обхвата и да знаят как да провеждат или контролират компютърните разработки по геопространствени въпроси.

Разбира се езикът, създаден от Гуидо ван Россум се позиционира в все по-преобладаващи сегменти. Преглед на статията на Стивън Кас в IEEE Спектър ние откриваме, че Python понастоящем заема първото място в класацията, когато се говорят най-добрите езици за програмиране, макар и вече Forbes нещо подобно беше напреднало и за нас. Разбира се, сега, във версията си 3, той е представен вече консолидиран по отношение на отдалеченото му публично представяне през 1991 г. И въпреки че чувствам, че за обективност не трябва да разяснявам предимствата на Python в сравнение с други езици, не мога да оставя да огранича предпочитанието, което съм придобил към Python, както заради неговата многофункционална характеристика, тъй като неговата гъвкавост, така и опитът да видим как програмист се адаптира много лесно към този език, предпочитайки сега да прави приложенията на Python, въпреки че обичаше пълното му майсторство над VBA.

Обичах ръководството, създадено от Aimee, да науча Python в контекста на етичен хакерство.

Когато говорихме за това с Нан, преразглеждайки форумите за ГИС, установихме, че програмистите се чудят за темата. Ако отидем вериги в gis.stackexchange установихме, че за съжаление много от посочените връзки са неактивни; който обаче не премахва отправната точка в нашия размисъл. Въпросът, който се развиваше там, беше:

"Според Вас коя е най-добрата книга / сайт за научаване на Python, ако имате работа с ГИС?

С "mejor", се има предвид:

• не много дълго (книга)
• лесен за разбиране (книга / сайт)
• добри практически примери (книга / сайт) "

Бих искал да започна дискусията, като отделя „сайтове“ от „книги“. След моя почти фройдов разговор с Нан, ние си помислихме, че това би било по-ориентиращо. След това започваме със „сайтовете“:

1. Всичко зависи от "нивото"

Първата ми препоръка е курс Python въз основа на проекти на UdemyНе само заради размера, но неговата цена и heccho веднъж взето курса имат доживотна достъп до съдържание.

Разбираме, че да си начинаещ не е същото като да си „експерт“. Ако току-що сте установили контакт, нищо по-добро от това да се съсредоточите върху езика и след това върху специалността. Следователно, когато намерим три отговора (общо 9 гласа), сочещи към Codecademy Мисля за "начинаещите", тъй като този сайт позволява лесен начин да ни запознаем с света на Питон или с всеки език, който искаме да научим.

На второ място, вече на средно ниво, това е така Coursera, Тази платформа на MOOC предлага курсове, обхващащи различни области. По-конкретно се отнасяме до цикъла на курса (общо 5)Python за всички"от хубавия Чарлз Северанс. Който е взел последователността с "доктор" Чък ", ще разбере как ни води много умело, докато напредва по курса за ниво на трудност, разбира се.

Също така отдавам заслуга на няколко курса по Python в Guru99, особено на този, върху който е работил ветеран на Google.

Друго междинно ниво, чиято книга има същото име като сайта е: Научете Python Трудният път. 52 упражнения, които обхващат различните теми. Зед Шоу има своите фенове без съмнение. 44 гласа за книгата!

Разбира се, не можем да пропуснем онези, които се придържат към "библията" на езика. Този отговор с 10 гласове ни показва, че винаги проверяваме сайта Официално тя все още е добра алтернатива за консултация.

Вече се показват по-малък мащаб Hackerrank, CodingBat, Реал Питон o е, Има нещо за всеки, но не го загледайте.

2. Книги за основно обучение

Офертата тук също е разпръсната. Всеки завършва с по-добра работа с определена книга. Без да забравяме най-добре научения "Python The Hard Way", ние намираме едно подобно приемане:Как да мисля като компютърен учен'(безплатно изтегляне)

По-малко гласувахме,Потопете се в Python"(Гласове 10 и безплатно изтегляне) и накрая с 4 гласове, книгата на Ханс Петър Лангтанген," А пример за научно програмиране с Python ", която може да бъде намерена на Amazon.

3. ГИС и Питон. специализация

Очакваният момент пристигна. И честно казано, информацията, предоставена от ГИС форума, ни оставя осиротели поради неактивните си връзки. Не е пренебрежимо, какво предлага GisGeography като безплатни алтернативи. Въпреки че според мен по този въпрос е удобно да се инвестира в добър курс, за да започнете. Тогава безплатните решения или книги ще ни дадат повече солидност.

В нашите испански контекст, и по-специално GIS приложения на Python, бих препоръчал почти със затворени очи на три приятелски сайтове на нашата geofumada blógsfera:

• MappingGIS: ArcPy - Python за онлайн курс ArcGIS

• CursosGIS.com, от TYCGIS: Онлайн курс на Python в ArGIS и Онлайн курс на Python в QGIS

• PyGIS - Python за QGIS

В случай на курсове по английски език, за първоначално ниво препоръчваме следните сайтове:

• Програмиране на фондацията с Python (в Udacity) - Ами сега това е общо, но ние го добавихме като допълнително. Лакът в Python се научава активно и безплатно.  Да посетите.
• GEO485 ГИС Програмиране и автоматика (Penn State Open обучителни курсове) - Python е научил и автоматизиране на задачи ГИС ЕСРИ ArcGIS десктоп. Да посетите, (3 гласува в нашия стар форум).

Също основно, но с много повече информация:

• Геопространствено развитие на Python, Старо, но интересно, не напразно получава 23 гласове.
• El ГИС програмиране Основи (GIS540) от NC State University получава 4 гласове. Струва ми се, че има повече информация от тази на Пен-Щат.
• Портал с много информация. GIS LOUNGE предоставя широк спектър от статии, новини, курсове и друга информация. Вашите гласове 44 поддържат предпочитанията на потребителите.

Според моя опит онлайн курсовете са ориентировъчни, в които се научавате да губите страха си, да правите упражнения с водач, да общувате с колеги и учители; Но в края на курса, ако искате да приемете темата сериозно и да я изведете на специално ниво, трябва да си купите добра книга. В тази връзка ни е предоставен списък, който да прегледаме спокойно:

С гласовете на 13, изглежда, че Python Geospatial Development започва да изгражда приложения от нулата посредством GIS с отворен код. Добро начало

• Python Scripting за ArcGIS (Esri) - Създаване на собствени инструменти за геопроцесорност и научаване как да пишете код на Python в ArcGIS. Тя може да бъде изтеглена и упражнена чрез Esri. Той се появява в библиографията на курса по Пен Държава.

Все още се интересувате от обучението на ArcPy? Ето едно Списък ресурси за разследване.

И накрая те ни показват малък списък от книги на Packthub, които намирам за интересни:

• Изучаване на геопространствен анализ с Python
• Python Geospatial Development - второ издание
• Изисквания за геопространствен анализ на Python
• Изисквания за геопространствено развитие на Python
• ArcPy и ArcGIS - геопространствен анализ с Python
• QGIS програма за програмиране на Python
• Програмиране на ArcGIS с Python Cookbook - второ издание

В заключение, въпреки че някои магистърски степени по геопространствени теми продължават да преподават Visual Basic като общ език за некомпютърни учени, тенденцията наистина трябва да бъде Python. Това, което остава да се направи, ако това предизвика интерес, е да се започне преглед, преглед и преглед. Наясно сме, че това е само първи подход към темата. А сега да се захващаме за работа!