加速以ArcGIS工具运行的Python脚本的方法[关闭]

这是一个非常普遍的问题。我只是想知道GIS程序员使用了哪些技巧来加快导入到工具箱中并运行的arcpy脚本。

我每天都在工作，编写一些小的脚本来帮助我办公室的非GIS用户处理GIS数据。我发现，ArcGIS 10.0的处理通常比9.3.1慢，并且有时在运行python脚本时会变得更慢。

我将列出一个脚本的特定示例，该脚本需要24个小时才能运行。这是一个循环，针对缓冲区中的每个形状将缓冲区中的栅格区域制成表格。缓冲区大约有7000个形状。我不认为它应该运行这么长时间。一种

while x <= layerRecords:

    arcpy.SetProgressorLabel("Tabulating Row: " + str(x) + " of " + str(ELClayerRecords))
    arcpy.SelectLayerByAttribute_management(Buff,"NEW_SELECTION", "Recno = " + str(x))                                  # Selecting the record
    TabulateArea(Buff, "Recno", MatGRID, "VALUE", ScratchWS + "/tab" + str(z) +".dbf", nMatGRIDc)                          # Tabulate the area of the single row

    arcpy.AddMessage ("          - Row: " + str(x) + " completed")
    x = x + 1
    z = z + 1

在有人说之前，我已经在整个缓冲区上运行了制表区域，但是如果在1条以上的记录上运行，则会产生错误。这是一个有缺陷的工具，但是我必须使用它。

无论如何，如果有人对如何优化或加快此脚本有任何想法，将不胜感激。否则，在ArcGIS中使用python时，您有任何加快Python的技巧吗？

以下是一些有助于加快流程速度的潜在建议：

1. “按属性选择图层”可以在仅Python脚本中，而无需启动ArcGIS Desktop。您需要将“ buff”参考从基于文件的参考转换为“ ArcGIS layer”参考，ArcGIS可以根据该参考处理选择查询。在“ while”循环上方使用arcpy.MakeFeatureLayer_management（“ buff”，“ buff_lyr”），然后在while循环下方更改引用以使用“ buff_lyr”。

2. 尽可能使用in_memory工作区处理尽可能多的GP操作...使用arcpy.CopyFeatures_management（shapefile，“ in_memory \ memFeatureClass”）将源移动到内存中。仅当您有足够的RAM来将所需的所有要素类读取到内存中时，此方法才有效。但是请注意，有些GP操作无法使用in_memory工作区运行（例如：Project工具）。

从ArcGIS 9.3联机帮助文章“ 中间数据和临时工作空间 ”（请注意，该语言已从10.0和10.1帮助中删除）：

注意：仅表和要素类（点，线，面）可以写入in_memory工作空间。in_memory工作空间不支持扩展的地理数据库元素，例如子类型，域，制图表达，拓扑，几何网络和网络数据集。只能编写简单的功能和表格。

从ArcGIS 10.1联机帮助文章“ 使用内存中的工作空间 ”中：

在决定将输出写入内存工作空间时，必须考虑以下因素：

• 写入内存工作区的数据是临时的，并且在关闭应用程序时将被删除。
• 可以将表，要素类和栅格写入内存中的工作空间。
• 内存中的工作空间不支持扩展的地理数据库元素，例如子类型，域，制图表达，拓扑，几何网络和网络数据集。
• 无法在内存工作空间中创建要素数据集或文件夹。

常规的python优化技术可以为您节省大量时间。

降低脚本中保留位置的一种非常好的技术是使用内置的cProfile模块：

from cProfile import run
run("code") # replace code with your code or function

使用少量数据样本进行测试将使您能够确定哪些函数调用花费的时间最多。

更快的python代码的通用指针：

• 列表理解通常比循环更快
• 生成器一次只生成一个项目，而不是一次生成整个列表
• 使用xrange代替python 2中的range（3中不必要）
• 套可以出预成型件列表，当涉及到确定的项目存在于该集合，但通常比列表慢，当涉及到遍历它们的内容源
• 函数调用可以是昂贵的业绩来源
• 更多提示和详细信息，请点击此处查看Python性能提示和此处的10条Python优化提示和问题。

关于您的脚本，由于我没有在这台计算机上安装Arc，因此我无法对ArcPy方面进行评论，但是您可能希望尝试使用for循环而不是while循环，以了解这是否有所改善。x = x + 1也可以写成x + = 1：

for record in layerRecords:
arcpy.SetProgressorLabel("Tabulating Row: " + str(x) + " of " + str(ELClayerRecords))
arcpy.SelectLayerByAttribute_management(Buff,"NEW_SELECTION", "Recno = " + str(x))                                  # Selecting the record
TabulateArea(Buff, "Recno", MatGRID, "VALUE", ScratchWS + "/tab" + str(z) +".dbf", nMatGRIDc)                          # Tabulate the area of the single row

arcpy.AddMessage ("          - Row: " + str(x) + " completed")
x+=1
y+=1

确保您正在写入计算机上的内部驱动器。在不需要时通过网络进行访问确实会减慢处理速度。作为该过程的第一步，复制数据甚至更快，以保持后续的读写尽可能快。

完全在ArcMap外部运行脚本可以更快。如果在处理过程中不需要地图，则不要使用ArcMap。

这可能无法回答您在ArcMap中运行ArcPy工具的问题，但是当我需要使用地理处理工具和Python进行一些繁琐的处理时，我倾向于使用IDE PyScripter在GIS系统之外运行它。我发现它运行得更快。我还为较小的临时输出数据集使用了RAMDISK（有点像in_memory工作区）

好吧，它们是我的最高提示！:)

尝试注释掉arcpy.SetProgressorLabel并查看您加快了多少速度。我发现，任何回到DOS茫然状态的屏幕输出都会大大减慢处理时间。如果您确实需要查看该输出，请尝试每N个循环显示一次。

确保删除所有import xxxx未使用的行。

（即，如果您尚未使用任何数学函数import Math，则从脚本加载开始将花费一些时间）

尽管这对运行的单个脚本（例如您的脚本）不会产生很大的影响，但它将影响频繁且重复运行的所有脚本。