Uso de Python en GIS

El uso de Python con SIG ha crecido significativamente en las últimas dos décadas, especialmente desde los años 2000. Se introdujo la serie Python 2.0, que incluía muchas funciones de programación nuevas que facilitaban mucho la implementación del lenguaje. Desde entonces, Python se ha utilizado no sólo en los SIG comerciales, como los productos Esri, sino también en plataformas de código abierto, incluidas partes de QGIS y GRASS. De hecho, Python es el lenguaje más utilizado actualmente por los usuarios y programadores de SIG.

Grandes empresas como Esri han adoptado Python porque es un lenguaje relativamente sencillo que ha sido totalmente aceptado por muchos usuarios.

Beneficios de utilizar Python para SIG

La principal ventaja de Python es la reducción de comportamientos redundantes. Por ejemplo, el análisis de múltiples vistas tardaría tiempo si sólo se utilice la plataforma nativa GRASS o QGIS. Sin embargo, incorporando bucles simples que procesan los puntos de origen y reglas simples que afectan a la vista, se pueden aplicar muchas áreas en un solo proceso.

Además, también abrió la posibilidad para muchos usuarios de GIS de crear aplicaciones específicas dentro de sus aplicaciones más grandes para la ejecución de paquetes, compilación dinámica, acceso a muchas herramientas de código abierto, asignación de memoria fácil y otros servicios.

La mayoría de los usuarios de GIS utilizan Python como script en lugar de utilizar funciones de estilo de programación obligatorias u orientadas a objetos. En otras palabras, Python se aplica a menudo a problemas específicos pero limitados como parte de una mayor aplicación o análisis. Sin embargo, la lengua está en constante evolución, normalmente a partir de las aportaciones de la comunidad de usuarios que formaban parte de la filosofía original de la lengua.

Reconociendo que muchos usuarios simplemente quieren un script fácil de utilizar en una aplicación, esto permitió un desarrollo simplificado. De hecho, la principal ventaja de Python respecto a otros lenguajes como C, C++ y otros lenguajes de nivel superior es que Python es relativamente fácil de aprender, su sintaxis es más parecida a la del lenguaje humano y sus funciones a menudo las encuentran los usuarios. .problemas. , tales como la recogida automática de basura.

Sin embargo, Python, con sus numerosas bibliotecas, es bastante potente, a pesar de su simple sintaxis, y hoy permite el desarrollo de nuevos tipos de aplicaciones, tales como SIG para dispositivos móviles, la integración de funciones de mapeo con aplicaciones web, y otras áreas que requieren servicios basados ​​en nube y servidores para muchas herramientas nuevas.

Python proporciona acceso a bibliotecas conocidas como Google Maps y otras aplicaciones populares de Google. De hecho, Python ha facilitado para muchos programadores la integración de software distinto y la creación de herramientas de mapas y SIG integradas con otras herramientas y dispositivos populares.

Esto explica en gran medida el enorme crecimiento de los dispositivos móviles y otras aplicaciones que utilizan GIS y herramientas de mapas que vemos hoy.

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    Conoce al autor, Michael Montero
    Michael Montero

    Michael Montero es especialista en Astronomía, cuenta con años de experiencia en observatorios y está especializado en avistamiento a media distancia. También ha preparado a algunos grupos de iniciados en astronomía. Una de sus aficiones más importantes es la observación de astros en la naturaleza, que practica cuando sus viajes y trabajo se lo permiten.

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