PyQGIS开发 -- 基础学习笔记
1、自主学习QGIS开发
虽然QGIS本身功能强大,但还是架不住我们要编写新的功能、新的业务流程、新的算法。前文中我们提到,扩展QGIS有2种方法,一是用Python、C++来写QGIS的插件;另一种就是基于QGIS的C++ API开发独立应用程序。然而后者资料甚少,官方C++ API文档也非常简略,我也不可能把所有功能都列举出来,放到博客里。因此我们想要开发更多功能,就得借助一大利器——PyQGIS的文档了。
2、PyQGIS
Python是一种面向对象、直译式的电脑程式语言,具有近二十年的发展历史。它包含了一组功能完备的标准库,能够轻松完成很多常见的任务。它的语法简单,与其它大多数程式设计语言使用大括号不一样,它使用缩进来定义语句块。
Python由于有着较高的开发效率,并且具有胶水语言的特性,被广泛应用于各种系统当中。ArcGIS与QGIS也不例外。QGIS项目中,使用了sip库来实现Python与C++代码的绑定。QGIS官方称之为PyQGIS。
QGIS软件里面,专门有一个Python的控制台,用于使用Python脚本,实现一些特殊功能。开启方法为:Plugins → Python Console。效果图如下:

由于Python的种种优势,QGIS官方写了一个PyQGIS cookbook的文档,里面对PyQGIS进行了详细的介绍。文档内容包括但不限于:
-载入图层
-使用栅格图层
-使用矢量图层
-处理几何形体
-投影变换
-地图渲染、打印
研究PyQGIS文档,就会发现,里面各个类的名称,与QGIS的C++ API中的名称一样。因此,我们可以通过QGIS的Python文档,来学习QGIS C++的开发。
3、举例——载入图层
上一篇中提到的,我们的第一个QGIS程序中的一个功能,就是打开Shapefile文件,并显示出来。如果我们通过PyQGIS的文档,该怎样学习开发呢?
我们应该先在PyQGIS中,找到相应功能的文档介绍。比如载入图层,就是:http://docs.qgis.org/testing/en/docs/pyqgis_developer_cookbook/loadlayer.html
里面介绍载入OGR图层(Shapefile属于OGR图层),代码如下:
vlayer = QgsVectorLayer("/path/to/shapefile/file.shp", "layer_name_you_like", "ogr")我们”翻译“成C++的代码,就是:
QgsVectorLayer *vlayer = new QgsVectorLayer("/path/to/shapefile/file.shp", "layer_name_you_like", "ogr");可以看出来,Python代码转化为C++代码非常方便。
文档中还介绍了载入栅格图层的Python代码:
fileName = "/path/to/raster/file.tif"
fileInfo = QFileInfo(fileName)
baseName = fileInfo.baseName()
rlayer = QgsRasterLayer(fileName, baseName)
if not rlayer.isValid():print "Layer failed to load!"其对应的C++代码就可以写成:
QString fileName = "/path/to/raster/file.tif";
QString fileInfo = QFileInfo(fileName);
QString baseName = fileInfo.baseName();
QgsRasterLayer *rlayer = new QgsRasterLayer(fileName, baseName);
if (!rlayer.isValid())qDebug()<<"Layer failed to load!";4、小结
通过PyQGIS文档,我们可以了解QGIS的基本开发方法,也能很容易地将Python代码转化为C++代码。
相关文章:
PyQGIS开发 -- 基础学习笔记
1、自主学习QGIS开发虽然QGIS本身功能强大,但还是架不住我们要编写新的功能、新的业务流程、新的算法。前文中我们提到,扩展QGIS有2种方法,一是用Python、C来写QGIS的插件;另一种就是基于QGIS的C API开发独立应用程序。然而后者资…...
一篇了解模块打包工具之 ——webpack(1)
本篇采用问题引导的方式来学习webpack,借此梳理一下自己对webpack的理解,将所有的知识点连成一条线,形成对webpack的记忆导图。 最终目标,手动构建一个vue项目,目录结构参考vue-cli创建出来的项目 一、问问题 1. 第…...
k8s学习之路 | Day16 k8s 中的容器初探
文章目录容器镜像镜像名称镜像拉取策略私有仓库的拉取策略容器的环境变量和启动命令容器的环境变量容器的启动命令容器的生命周期钩子postStartpreStop容器的探针startupProbelivenessProbereadinessProbek8s 集群中最小的管理单元就是一个Pod,而Pod里面才是容器&am…...
export、import、commit、save、load的区别
目录1. docker export 和 docker import2. docker commit3.docker save 和 docker load1. docker export 和 docker import docker export 容器ID/容器Name > xxx.tar 导出一个容器快照 docker import xxx.tar NewImageName:tag 导入一个容器快照到本地镜像库 适用场景&a…...
多部委联合举办中国人工智能大赛启动会在厦召开,快商通亮相发言
站在“第二个百年奋斗目标”的新起点上,为深入推动我国人工智能产业创新发展,发掘一批人工智能优秀团队, 国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局、厦门市人民政府将联合主办第四届中国人工智能大赛 。快商通联合创…...
js红宝书学习笔记(1-6章)
就按照原书中写的章节顺序记笔记了, 还有可能我学过js一段时间了,可能有些对于新手的细节会忽略,但是会尽量写全的~ 1.第一章 什么是JavaScript 1.1讲了一些历史,所以我们从1.2开始看 1.2 JavaScript的实现 完整的JaveScript包…...
第十四届蓝桥杯第三期官方模拟赛C\C++题解
文章目录A-填空题题意算法参考代码(C)B-填空题题意算法参考代码(C)C-填空题题意算法参考代码(C)D-填空题题意算法参考代码(C)E-填空题题意算法参考代码(C)F题…...
API接口安全
目前项目都是前后端分离或者有对外提供接口的需求,在这些情况下,就要考虑接口安全。 如果不重视接口安全,可能导致严重的危害,例如数据盗取,服务宕机等。 可能的安全问题: 1.明文密码被攻击者抓包看到 前端可对密码或…...
2023前端一面vue面试题合集
函数式组件优势和原理 函数组件的特点 函数式组件需要在声明组件是指定 functional:true不需要实例化,所以没有this,this通过render函数的第二个参数context来代替没有生命周期钩子函数,不能使用计算属性,watch不能通过$emit 对外暴露事件&…...
【Leetcode 剑指Offer】第 5 天 查找算法(中等)
查找算法剑指 Offer 04. 二维数组中的查找剑指 Offer 11. 旋转数组的最小数字剑指 Offer 50. 第一个只出现一次的字符Python字典基础哈希表(python中是dict())有序哈希表第一个中等,后两个简单题。剑指 Offer 04. 二维数组中的查找 题&#…...
薯条投放适合哪些笔记?小红书薯条投放的3种模式
随着小红书平台的种草推广模式兴盛,薯条投放这个词也渐渐进入大众的视野,今天就来给大家讲讲什么是薯条投放,以及薯条投放适合哪些笔记。一、什么是薯条投放?薯条是一款为小红书用户打造的笔记推广工具,用户可选择推广目标&#…...
记录第一个Python练习的过程
题目如下 编写一个名为collatz()的函数,它有一个名为number的参数。如果参数是偶数,那么collatz()就打印出number // 2,并返回该值。如果number是奇数,collatz()就打印并返回3 * number 1。 然后编写一个程序,让用户…...
【Python】3.3实现多线程
程序Program进程Process线程Thread为完成特定任务而用计算机语言编写的一组计算机能识别和执行的指令的集合。程序是指令、数据及其组织形式的描述,一段静态代码,静态对象。计算机中的程序关于某数据集合上的一次执行过程。进程是程序的实体,…...
在linux中使用lftp和sftp下载文件(夹)
一、首先确保你的系统中已经下载了lftp和sftp。 1.安装lftp sudo apt install lftp sudo apt install screen 2.安装sftp 在Linux系统中,一般RedHat系统默认已经安装了openssh-client和openssh-server,即默认已经集成了sftp服务,不需要重…...
Docker简介与用法
文章目录1、Docker简介1.1、Docker能解决什么问题1.2、什么是虚拟机技术1.2.1、虚拟机的缺点1.3、什么是容器1.3.1、容器与虚拟机比较1.4、分析 Docker 容器架构1.4.1、Docker客户端和服务器1.4.2、Docker 镜像(Image)1.4.3、Docker 容器(Container)1.4.4、Docker 仓库(reposit…...
基于海鸥算法改进的DELM分类-附代码
海鸥算法改进的深度极限学习机DELM的分类 文章目录海鸥算法改进的深度极限学习机DELM的分类1.ELM原理2.深度极限学习机(DELM)原理3.海鸥算法4.海鸥算法改进DELM5.实验结果6.参考文献7.Matlab代码1.ELM原理 ELM基础原理请参考:https://blog.c…...
linux基本功系列之mount命令实战
文章目录前言一. mount命令的介绍二. 语法格式及常用选项三. 参考案例3.1 将iso镜像挂载到/mnt上3.2 把某个分区挂载到/sdb1上3.3 用只读的形式把/dev/sdb2挂载到/sdb2上3.4 设置自动挂载总结前言 大家好,又见面了,我是沐风晓月,本文是专栏【…...
力扣Top100题之两数相加(Java解法)
0 题目描述 给你两个 非空 的链表,表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的,并且每个节点只能存储 一位 数字。 请你将两个数相加,并以相同形式返回一个表示和的链表。 你可以假设除了数字 0 之外,这两个数…...
【测试】Python手机自动化测试库uiautomator2和weditor的详细使用
1.说明 我们之前在电脑操作手机进行自动化测试,基本上都是通过Appium的,这个工具确实强大,搭配谷歌官方的UiAutomator基本上可以完成各种测试,但缺点也很明显,配置环境太麻烦了,需要jdk、sdk等,…...
《NFL橄榄球》:旧金山49人·橄榄1号位
旧金山四九人(San Francisco 49ers,又译旧金山淘金者) 是美国全国橄榄球联盟球队。成立于1946年,最初作为全美橄榄球联合会(AAFC)的一员参加比赛,后于1950年与克利夫兰布朗一同加入由美国橄榄球联合会合并而成的NFL。现任主教练为…...
PyCharm中TensorBoard报错?三步搞定环境变量配置(附常见路径查找技巧)
PyCharm中TensorBoard报错?三步搞定环境变量配置(附常见路径查找技巧) 当你在PyCharm中兴奋地准备启动TensorBoard来可视化训练过程时,却遭遇了"无法识别tensorboard"的错误提示,这种挫败感我深有体会。作为…...
Qwen-Image-2512-Pixel-Art-LoRA 模型v1.0 建筑与室内设计:生成等轴视角像素风格设计草图
Qwen-Image-2512-Pixel-Art-LoRA 模型v1.0 建筑与室内设计:生成等轴视角像素风格设计草图 最近在尝试用AI辅助设计时,我发现了一个挺有意思的玩法:用像素风格来快速勾勒建筑和室内设计的草图。这听起来可能有点复古,但实际效果却…...
避坑指南:PyTorch CUDA扩展编译时,如何正确设置nvcc的arch和code参数(以RTX 20系列为例)
深度解析:PyTorch CUDA扩展编译中GPU架构与算力参数的精准配置策略 当你第一次在PyTorch中尝试编译自定义CUDA扩展时,面对nvcc fatal : Unsupported gpu architecture compute_75这样的错误信息,是否感到困惑?这不仅仅是简单的版本…...
Kimi K2实战评测:编程与智能体能力深度解析
1. Kimi K2编程能力实战解析 第一次接触Kimi K2时,我特意准备了几组不同难度的编程题目来测试。从简单的LeetCode算法题到需要调用第三方API的完整项目开发,K2的表现确实让人眼前一亮。举个例子,当我输入"用Python实现一个支持增删改查的…...
RetinaNet实战:用Focal Loss解决目标检测中的类别不平衡问题(附PyTorch代码)
RetinaNet实战:用Focal Loss解决目标检测中的类别不平衡问题(附PyTorch代码) 在目标检测领域,类别不平衡一直是困扰开发者的核心难题之一。想象一下,当你训练一个用于监控摄像头的行人检测系统时,画面中可能…...
从智能灯到工业网关:用ESP8266+腾讯云MQTT改造传统设备的7个真实案例
从智能灯到工业网关:ESP8266腾讯云MQTT的7个跨界实战方案 当一块售价不到20元的Wi-Fi模块遇上腾讯云物联网平台,传统设备智能化改造的边界被彻底打破。三年前我接手第一个农业大棚监测项目时,客户提出的预算是每套设备控制在200元以内——这个…...
WIFI国家码修改背后的秘密:高通平台Regulatory_BDF工具深度解析
WIFI国家码修改背后的秘密:高通平台Regulatory_BDF工具深度解析 在无线通信领域,WIFI国家码的设置绝非简单的参数配置,而是涉及射频合规性、频谱分配和区域法规的复杂系统工程。高通平台的Regulatory_BDF工具作为这一过程的核心载体ÿ…...
如何实现十微秒级IP定位?详解ip2region的本地化解决方案
如何实现十微秒级IP定位?详解ip2region的本地化解决方案 【免费下载链接】ip2region Ip2region (2.0 - xdb) 是一个离线IP地址管理与定位框架,能够支持数十亿级别的数据段,并实现十微秒级的搜索性能。它为多种编程语言提供了xdb引擎实现。 …...
CLUE模型构建方法、模型验证及土地利用变化情景预测实践技术应用
土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等领域众多模型的重要输入参数之一。基于遥感影像解译,可获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖数据,用于评估区域的生态环境变化、评价重大生态工程建设成效等。借助CLUE模型,实现对未来土…...
GenICam GenTL 标准 ver1.5(2)GenTL传输层:连接相机与应用的桥梁
1. GenTL传输层:机器视觉的"数据高速公路" 想象一下你正在建设一个智能工厂,需要把20台不同品牌的工业相机接入同一个检测系统。有的相机用GigE网线传输数据,有的用USB3.0接口,还有的使用Camera Link HS高速接口——这就…...
