2023年地理空间领域最火的11个Python包

先看图：

Python 作为最流行的编程语言之一，持续引领技术产业的发展，孕育了不断扩大的强大包生态系统。2023 年，Python 包在多样化的领域中展现出了引人注目的增长，反映了技术行业中不断变化的需求和创新。本文探讨了今年增长最快的 Python 包——它们不仅经历了飞速的增长，也显著推动了各个领域的进步。

Python 包的增长是一个多方面的现象，通常通过下载量、更新频率、社区参与度以及在学术和工业项目中的采用率来衡量。今年增长最快的包中，如leafmap和geemap这样的包，在地理空间分析和制图领域成为了不可或缺的工具！

以下是完整列表：

🍃 leafmap：增长了+214% - leafmap
🐥 DuckDB：增长了+192% - DuckDB
🛰️ geemap：增长了+74% - geemap
🔑 Placekey：增长了+72% - Placekey
⛰️ Apache Sedona：增长了+69% - Apache Sedona
💠 H3：增长了+58% - H3
❎ Xarray：增长了+56% - Xarray
🐼 GeoPandas：增长了+54% - GeoPandas
🗾 pydeck：增长了+54% - pydeck
📦 Whitebox：增长了+47% - Whitebox
⚙️ GDAL：增长了+38% - GDAL

这些数据反映了这些库和工具的受欢迎程度和在地理空间领域的广泛应用，分别介绍一下：

leafmap：简单高效的地理数据可视化

leafmap是一个增长迅速的 Python 库，它简化了地理信息系统（GIS）数据的可视化和分析过程。它支持多种交互式地图，能够轻松集成来自不同源的地理数据。用户可以利用leafmap快速创建出富有表现力的地图，无需编写复杂的代码。从城市规划师到环境科学家，leafmap以其用户友好和高效性能受到广泛欢迎。

官网：leafmap
GitHub：leafmap GitHub

DuckDB：针对分析工作负载的嵌入式 SQL 数据库

DuckDB 是一个适用于 OLAP（在线分析处理）的分析型 SQL 数据库。它特别适合于数据科学和复杂分析，可以直接在 Python 环境中使用。DuckDB 与 Pandas 库紧密集成，可以高效处理大规模数据集，支持快速查询与数据操作，非常适合地理数据分析。

官网：DuckDB
GitHub：DuckDB GitHub

geemap：Google Earth Engine 的 Python 接口

geemap是一个与leafmap增长相仿的库，专注于与 Google Earth Engine（GEE）的交互。它利用 GEE 强大的地理数据处理能力，使用户能够在 Python 环境中执行复杂的地理空间分析。geemap的功能包括地图制作、地图代数、以及多种空间数据的导入和导出。它的高增长率证明了其在地理科学和遥感研究中的实用性和受欢迎程度。

官网：geemap
GitHub：geemap GitHub

Placekey：统一的地理编码系统

Placekey 是一个创新的地理编码系统，旨在提供一个统一的方式来识别物理地点。它为地点提供了一个独特的标识符，极大地简化了地点数据的管理和分析工作。在处理地理空间数据集时，Placekey 可以作为连接不同数据源的桥梁，为地理数据分析提供了极大的便利。

官网：Placekey
GitHub：Placekey GitHub

Apache Sedona：大规模地理空间数据处理

Apache Sedona（以前称为 GeoSpark）： Apache Sedona 是一个分布式地理空间数据库，支持在 Apache Spark 上进行大规模的地理数据处理。它提供了地理空间 RDDs 和 DataFrames，允许开发者以并行的方式处理海量的地理信息数据，适用于复杂的空间数据分析和处理任务。