Se cree que Python es un gran lenguaje para proyectos geoespaciales. Anita Graser es una legendaria experta en Python geoespacial de código abierto, ha estado trabajando con QGIS y Python desde 2008 como una solución de integración para automatizar el mapeo y mirar datos de diferentes formas, no solo desde la línea de comandos o en gráficos, sino también en mapas. Ella, al igual que otros expertos, dice que puede ser una buena opción para su proyecto GIS.
¿Por qué los profesionales de SIG deberían aprender Python? No siempre estuvo claro que Python sería el mejor lenguaje para GIS. No hasta que salieron ArcPy y PyQGIS hace unos 12 años. Estas dos implementaciones nos enseñaron que Python es versátil y fácil de aprender, y que puedes manipular datos con él. ¿Quién en el mundo de los SIG no querría utilizar una herramienta flexible para convertir sus datos de un archivo o una base de datos en algo utilizable? Python hace precisamente eso.
Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.
También es fácil interactuar con PostgreSQL y PostGIS, y las posibilidades son infinitas a partir de entonces para automatizar flujos de trabajo con scripts. Para los creadores de modelos, por ejemplo, es posible exportar modelos como scripts de Python o escribirlos desde cero en el flujo de trabajo que prefiera. También existe una gran oportunidad de crear extensiones para GIS de escritorio y aplicaciones GIS del lado del servidor utilizando Python con complementos en código abierto y en sistemas propietarios.
Hay muchas razones por las que Python es ahora el lenguaje universal de SIG: es un pegamento que mantiene las cosas juntas. Una vez que conozcas Python y te dés cuenta de su utilidad para la manipulación de datos geoespaciales, ya no estarás presionando los botones que te proporcionan, tendrás el control y la libertad de crear tus propias herramientas y procesos. Tiene un elemento de auto documentación que es difícil de encontrar. No puedes olvidarte de documentar un determinado parámetro cuando estés escribiendo código, pues podrás buscarlo más tarde si necesitas regresar. Esto es útil en los casos en que heredas el flujo de trabajo de otra persona.
Python es ampliamente adoptado en el mundo geoespacial y, como tal, los procesos geoespaciales escritos en Python son compartibles y repetibles. Si bien puede haber diferentes variables ambientales que deben ajustarse y datos que también deben compartirse, es posible compartir el trabajo y permitir que otros usen el código y construyan sobre un trabajo previo.
Si ya conoces algún lenguaje de programación, es posible entrar en python geoespacial y aplicar detalles específicos de Python sobre la marcha porque no es un lenguaje difícil de aprender. Si no tienes experiencia en programación, sería inteligente iniciar con este lenguaje para cubrir los conceptos básicos, como ciclos, funciones y clases.
En ambos casos, a la mayoría de los usuarios, especialmente a la gente de SIG, les va mejor si tienen una motivación e inspiración específicas geoespaciales.
Una buena introducción a la escritura de código Python es crear un modelo en una construcción de modelo gráfico y luego exportarlo a un script de Python. Puedes jugar con los datos de alimentación de los diferentes parámetros en el script y ver cómo afectan el resultado. Esto también permite comprender cómo está estructurado el código Python y cómo se encadenan los diferentes componentes.
Diseño Web Grupo Codesi