基于FME使用Python过程图解
在数据处理和地理信息系统中，FME（Feature Manipulation Engine）是一种流程建模工具，通过可视化方式将数据输入、处理和输出连接在一起。FME支持许多不同的数据格式和操作，同时还允许用户使用Python编程语言进行扩展和定制。本文将详细介绍基于FME使用Python的过程，并通过图解方式展示具体步骤。
步骤一：安装FME和Python
首先，确保已经安装了FME和Python。FME可以从Safe Software的官方网站上下载安装包，并按照说明进行安装。Python可以从Python官方网站上下载，并按照安装向导进行安装。
步骤二：创建FME工作空间
在FME中，工作空间包含了数据输入、处理和输出的操作流程。打开FME Workbench并创建一个新工作空间。在工作空间中，我们需要添加输入数据和输出数据的连接点，以及用于处理数据的转换器。
步骤三：添加Python脚本转换器
在FME工作空间中，我们可以添加Python脚本转换器，以便使用Python编程语言对数据进行处理。右键单击工作空间中的任意位置，选择“转换器”-“PythonCaller”来添加Python脚本转换器。
import fmeobjects
def process_feature(feature):
# 在这里编写Python代码来处理feature
# 可以通过feature.getAttribute方法获取特定属性的值
# 可以通过feature.setAttribute方法设置特定属性的值
return feature
def process_all_features():
while fmeobjects.FMEDesktopReader().read():
feature = fmeobjects.FMEDesktopReader().getFeature()
processed_feature = process_feature(feature)
fmeobjects.FMEDesktopWriter().write(processed_feature)
在Python脚本转换器中，我们可以定义两个Python函数，一个用于处理单个feature，另一个用于处理所有features。其中，process_feature函数将对每个feature进行具体处理，process_all_features函数将遍历所有features并将处理结果输出。
步骤四：连接转换器
现在，将输入数据连接到Python转换器的输入端口，将输出数据连接到Python转换器的输出端口。这样，当我们运行FME工作空间时，数据将被传递给Python转换器进行处理，并且处理结果将被传递给输出端口。
步骤五：运行FME工作空间
当所有连接都设置好之后，可以通过点击FME Workbench工具栏上的运行按钮来运行工作空间。FME将读取输入数据，将其传递给Python转换器进行处理，并将处理结果写入输出数据中。
通过上述步骤，我们就成功地使用了Python脚本转换器来处理数据。在Python脚本转换器中，您可以使用Python编程语言的强大功能，如条件语句、循环结构和库函数等，对数据进行任意的处理和操作。
总结
本文介绍了基于FME使用Python的过程，并通过图解和代码示例展示了具体步骤。使用FME和Python可以灵活地处理和操作各种数据，提高数据处理效率和质量。使用Python脚本转换器，您可以根据自己的需求编写定制化的数据处理代码，实现更复杂和精细的数据处理任务。