Question

我有一个文件目录，按年份和月份以及他们受影响的行政单位（例如1977年7月的激增以及它影响的公社名单）都有激增数据。我还有月份和年份的降水数据目录。我需要执行一个名为Near的GIS操作，然后制作降水数据和浪涌数据的表格连接，以便激增月/年与沉淀月/年相匹配。

通常，我所描述的流程的伪代码如下： for（从1977年到2006年激增）{ if（surge == 1977年7月）{ 从目录中找到1977年7月的降水在找到的文件上运行Near 1977年7月和1977年7月由NearFID制作表格 } }

如何在python中执行此过程以及如何在目录中搜索必要的文件？

Answer 1

提供所提供的信息，我们需要做出一些假设：

所有的悬崖shapefile都在一个目录中。
悬崖文件的文件名中有一些随机元素，因此有必要在名称内直接搜索形状文件。
悬崖文件在文件名中有可识别的月份和年份。

鉴于这些假设，我们可以使用Python的glob模块来查找特定月份和年份的形状文件。

在目录中给出喘振文件（/ path / to / surge /）：

surge_july_2000.shp, surge_august_2000.shp,etc.

和目录中的沉淀文件（/ path / to / precip）：

precip_random123_july_2000.shp, precip_random8482_august_2000.shp, etc

我们可以修改你的伪代码看起来像这样：

import glob
for curSurge in glob.glob("/path/to/surges/*.shp"):
    blah, month, year = curSurge.split('.')[0].split('_')
    matches = glob.glob('/path/to/precip/*_%s_%s.shp'%(month, year))
    if len(matches) != 1:
        raise Exception, "Oh No!, We found %d matches instead of 1!"%(len(matches))
    run_near_and_make_tabular_join(curSurge, matches[0])

很难绕过假设＃3，但其他假设是微不足道的。

在目录中搜索shapefile

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