कोड

यह स्क्रिप्ट मेटाडेटा के ऑडिट के लिए उपयोगी है। स्क्रिप्ट को कई एंटरप्राइज़ जियोडेटाबेस पर चलाया जा सकता है, और इन कॉलमों के साथ एक आउटपुट CSV फ़ाइल बनाएगा: 'जियोडेटाबेस', 'फ़ीचर डेटासेट', 'फ़ीचर क्लास', 'स्थानिक संदर्भ', 'पंक्ति गणना', 'कॉलम गणना', 'मेटाडेटा शीर्षक', 'मेटाडेटा विवरण', 'मेटाडेटा सारांश', 'मेटाडेटा' क्रेडिट', 'मेटाडेटा एक्सेस बाधाएं'।

इस स्क्रिप्ट का उपयोग करने के लिए, आपको अपनी एसडीई कनेक्शन फ़ाइलों को इंगित करने के लिए लाइन 19 को बदलना होगा।

import csv
import os

from arcpy import Describe
from arcpy import env
from arcpy import GetCount_management
from arcpy import ListDatasets
from arcpy import ListFeatureClasses
from arcpy import ListFields
from arcpy import metadata as md

# the output CSV file name
output_csv_file = 'enterprise_gdbs_results.csv'

# or use this to make the output CSV file name the same as the script name
# output_csv_file = os.path.basename(__file__).replace('.py','.csv')

# change this path to use your SDE connection files
sde_connection_files = 'c:/gis/sde_connection_files'

with open(output_csv_file,'w',newline='') as csv_file:
    csv_writer = csv.writer(csv_file, delimiter=',')
    column_headers = [
        'Geodatabase', 'Feature Dataset', 'Feature Class', 
        'Spatial Reference', 'Row Count', 'Column Count', 
        'Metadata Title', 'Metadata Description', 'Metadata Summary',
        'Metadata Credits', 'Metadata Access Constraints'
    ]
    
    csv_writer.writerow(column_headers)

    for (folder, dirs, files) in os.walk(sde_connection_files):
        for file in files:
            if(not file.startswith('_') and file.endswith('.sde')):
                geodatabase = file.split('@')[1]

                wksp = os.path.join(folder,file)
                env.workspace = wksp

                datasets = ListDatasets(feature_type='feature')
                datasets = [''] + datasets if datasets is not None else []

                for dataset in datasets:
                    for feature_class in ListFeatureClasses(dataset):
                        desc = Describe(feature_class)
                        spatial_reference = desc.SpatialReference.factoryCode
                        count = GetCount_management(feature_class)[0]
                        column_count = len(ListFields(feature_class))
                        metadata = md.Metadata(feature_class)

                        row = [
                            geodatabase,dataset,feature_class,
                            spatial_reference,count,column_count,
                            metadata.title,metadata.description,
                            metadata.summary,metadata.credits,
                            metadata.accessConstraints    
                        ]

                        print(row)
                        
                        csv_writer.writerow(row)

यह स्क्रिप्ट मेटाडेटा के ऑडिट के लिए उपयोगी है। स्क्रिप्ट को कई फ़ाइल जियोडेटाबेस पर चलाया जा सकता है, और इन कॉलमों के साथ एक आउटपुट CSV फ़ाइल बनाएगा: 'अंतिम संशोधित', 'फ़ाइल जियोडेटाबेस', 'फ़ीचर डेटासेट', 'फ़ीचर क्लास', 'स्थानिक संदर्भ', 'पंक्ति गणना', 'कॉलम गणना', 'मेटाडेटा शीर्षक', 'मेटाडेटा विवरण', 'मेटाडेटा' सारांश', 'मेटाडेटा क्रेडिट', 'मेटाडेटा एक्सेस बाधाएं'।

import csv
import os
import time

from arcpy import Describe
from arcpy import env
from arcpy import GetCount_management
from arcpy import ListDatasets
from arcpy import ListFeatureClasses
from arcpy import ListFields
from arcpy import metadata as md

folder = r'...'
log = open('log.txt', 'w')
output_csv_file = os.path.basename(__file__).replace('.py','.csv')

with open(output_csv_file,'w',newline='') as csv_file:
    csv_writer = csv.writer(csv_file, delimiter=',')
    column_headers = [
        'Last Modified','File Geodatabase', 'Feature Dataset', 'Feature Class', 
        'Spatial Reference', 'Row Count', 'Column Count', 
        'Metadata Title', 'Metadata Description', 'Metadata Summary',
        'Metadata Credits', 'Metadata Access Constraints'
    ]
    
    csv_writer.writerow(column_headers)

    for (folder, dirs, files) in os.walk(folder):
        if(folder.endswith('.gdb')):
            print(folder)

            last_modified = '???'

            try:
                last_modified = time.ctime(max(os.stat(root).st_mtime for root,_,_ in os.walk(folder)))
            except:
                msg = 'Error getting last modified date for {}'.format(folder)
                print(msg)
                log.write('{}\n'.format(msg))
                pass

            fgdb = folder
            env.workspace = fgdb

            datasets = []

            try:
                datasets = ListDatasets(feature_type='feature')
                datasets = [''] + datasets if datasets is not None else []
            except:
                msg = 'Error getting datasets for {}'.format(folder)
                print(msg)
                log.write('{}\n'.format(msg))
                pass

            for dataset in datasets:
                for feature_class in ListFeatureClasses(dataset):
                    desc = Describe(feature_class)
                    spatial_reference = desc.SpatialReference.factoryCode
                    count = GetCount_management(feature_class)[0]
                    column_count = len(ListFields(feature_class))
                
                    metadata = None
                    row = []

                    try:
                        metadata = md.Metadata(feature_class)
                        row = [
                            last_modified,
                            fgdb,dataset,feature_class,
                            spatial_reference,count,column_count,
                            metadata.title,metadata.description,
                            metadata.summary,metadata.credits,
                            metadata.accessConstraints    
                        ]
                    except:
                        row = [
                            last_modified,
                            fgdb,dataset,feature_class,
                            spatial_reference,count,column_count,
                            'error','error','error','error','error'    
                        ]
                        pass

                    csv_writer.writerow(row)

log.close()

कभी-कभी जब डेटा को शेपफाइल्स से फीचर क्लास में परिवर्तित किया जाता है, या यदि जियोप्रोसेसिंग टूल चलाते समय सावधानी नहीं बरती जाती है, तो फीचर क्लास अनावश्यक फ़ील्ड के साथ समाप्त हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक फीचर क्लास में "OBJECTID" नामक एक फ़ील्ड हो सकता है और उसी फीचर क्लास में "OBJECTID_1" नामक एक अन्य फ़ील्ड भी हो सकता है। इनमें से एक फ़ील्ड फ़ीचर क्लास के लिए OID फ़ील्ड होना चाहिए, हालाँकि, कभी-कभी यह भी स्पष्ट नहीं होता है कि कौन सा OBJECTID फ़ील्ड सही है। नीचे दी गई इस स्क्रिप्ट को यह जानने की आवश्यकता नहीं है कि कौन सा फ़ील्ड OID फ़ील्ड है क्योंकि यदि फ़ील्ड को हटाया नहीं जा सकता है तो लाइन 35 विफल हो जाएगी, और स्क्रिप्ट चलती रहेगी। नीचे दी गई स्क्रिप्ट दो अलग-अलग तरीकों से दिखाती है कि फ़ील्ड नाम की जाँच की जा सकती है, यानी फ़ील्ड नाम को लाइन 10 पर सूची में शामिल किया जा सकता है, या फ़ील्ड नाम को लाइन 33 पर "OBJECTID" के साथ उपसर्ग किया जा सकता है। इस स्क्रिप्ट के लिए, हटाए गए फ़ील्ड CSV फ़ाइल में आउटपुट होते हैं। आउटपुट सीएसवी फ़ाइल का नाम पायथन स्क्रिप्ट के समान नाम है - लाइन 12 देखें। स्क्रिप्ट चलाने से पहले, लाइन 35 पर टिप्पणी करना, स्क्रिप्ट चलाना और आउटपुट सीएसवी फ़ाइल की जांच करना एक अच्छा विचार है कि कौन से फ़ील्ड हटा दिए जाएंगे। इसके अलावा, एक बार फ़ील्ड हटा दिए जाने के बाद, इसे पुनर्प्राप्त नहीं किया जा सकता है, इसलिए यदि संदेह हो, तो फ़ाइल जियोडेटाबेस का पहले बैकअप लिया जाना चाहिए।

import csv
import os

from arcpy import env
from arcpy import ListDatasets
from arcpy import ListFeatureClasses
from arcpy import ListFields
from arcpy.management import DeleteField

fields_to_delete = ['objectid', 'objectid_1', 'objectid_12', 'shape_le_1', 'shape_leng', 'shape_length', 'shape__length', 'shape__area']
input_folder = r'...'
output_csv_file = os.path.basename(__file__).replace('.py','.csv')

with open(output_csv_file, 'w', newline='') as csv_file:
    csv_writer = csv.writer(csv_file)
    csv_writer.writerow(['File Geodatabase','Feature Dataset', 'Feature Class', 'Field'])

    for (folder, dirs, files) in os.walk(input_folder):
        if(folder.endswith('.gdb')):
            file_geodatabase = folder
            print('Processing {}'.format(file_geodatabase))

            env.workspace = file_geodatabase

            feature_datasets = ListDatasets(feature_type='feature')
            feature_datasets = [''] + feature_datasets if feature_datasets is not None else []

            for feature_dataset in feature_datasets:
                feature_classes = ListFeatureClasses(feature_dataset=feature_dataset)

                for feature_class in feature_classes:
                    for field in ListFields(feature_class):
                        if field.name.lower() in fields_to_delete or field.name.lower().startswith('objectid'):
                            try:
                                DeleteField(feature_class, field.name)
                                csv_writer.writerow([file_geodatabase, feature_dataset, feature_class, field.name])
                            
                            except:
                                pass

मानचित्र सेवाओं या फीचर सेवाओं को प्रकाशित करने से पहले, फीचर वर्ग के विस्तार की पुनर्गणना करना अच्छा अभ्यास है। ऐसा इसलिए है क्योंकि कभी-कभी फीचर वर्ग की सीमा गलत हो सकती है। ऐसी कई चीजें हैं जो फीचर वर्ग की सीमा के गलत होने का कारण बन सकती हैं, जिसमें डेटा पर जियोप्रोसेसिंग कार्य चलाना शामिल है जो डेटा की सीमा को बदलता है, और डेटा आयात करते समय फीचर वर्ग की सीमा भी गलत हो सकती है क्योंकि प्रारंभिक फीचर वर्ग की सीमा की गणना आयात किए गए डेटा के सबसेट के आधार पर की गई हो सकती है। फ़ीचर वर्ग की सीमा गलत देखने का पहला आसान तरीका यह है कि ज़ूम-टू-लेयर बटन पर क्लिक करने पर मानचित्र सही सीमा तक ज़ूम नहीं करता है। परत की सीमा गलत होने का एक और संकेत यह है कि परत सही ढंग से प्रस्तुत नहीं होती है। उदाहरण के लिए, एक बड़ी जियोसन फ़ाइल आयात करते समय, यह आर्कजीआईएस प्रो में तब तक सही ढंग से प्रस्तुत नहीं हो सकती जब तक कि उस फीचर वर्ग के लिए सीमा की पुनर्गणना नहीं की जाती।

import os

from arcpy import env
from arcpy import ListDatasets
from arcpy import ListFeatureClasses
from arcpy.management import RecalculateFeatureClassExtent

input_folder = r'...'

for (folder, dirs, files) in os.walk(input_folder):
    if(folder.endswith('.gdb')):
        env.workspace = folder

        feature_datasets = ListDatasets(feature_type='feature')
        feature_datasets = [''] + feature_datasets if feature_datasets is not None else []

        for feature_dataset in feature_datasets:
            feature_classes = ListFeatureClasses(feature_dataset=feature_dataset)

            for feature_class in feature_classes:
                print('{}\t{}\t{}'.format(folder, feature_dataset, feature_class))
                RecalculateFeatureClassExtent(feature_class)

यह स्क्रिप्ट एक निर्देशिका में सभी शेपफाइल्स को सूचीबद्ध करने के लिए है ताकि यह समझने में मदद मिल सके कि आपके पास कितने शेपफाइल्स हैं, ताकि उन्हें फ़ाइल जियोडेटाबेस या एंटरप्राइज़ जियोडेटाबेस में फीचर कक्षाओं में माइग्रेट किया जा सके। ध्यान दें कि आम तौर पर कई कारणों से शेपफाइल्स से बचना चाहिए। शेपफ़ाइल प्रारूप एक बहुत पुराना प्रारूप है और स्थानिक डेटा साझा करने के लिए बहुत बेहतर प्रारूप हैं। शेपफाइल्स में खराब संपीड़न होता है और जब डेटा को शेपफाइल्स में निर्यात किया जाता है, तो फ़ील्ड नाम दस अक्षरों तक छोटा हो जाता है, जिससे यह अनुमान लगाना मुश्किल हो जाता है कि मूल फ़ील्ड नाम क्या था। शेपफाइल्स का उपयोग करने पर विचार करने से पहले जियोडेटाबेस फीचर क्लास, जियोपैकेज, जियोजोन या अन्य प्रारूपों का उपयोग करें।

import csv
import os

# change the input folder here for the directory you want to search
input_folder = r'\\...\...'

# change the file name here to the output file you want
results_file = 'shapefiles.csv'

extns = ['.aih', '.ain', '.atx', '.cpg', '.dbf', '.fbn', '.fbx', '.ixs', '.mxs', '.prj', '.sbn', '.sbx', '.shp', '.shx', '.xml']

with open(results_file, 'w', newline='') as csvfile:
    csvwriter = csv.writer(csvfile)
    column_headers = ['Folder','Shapefile'] + extns
    csvwriter.writerow(column_headers)

    for (folder, dirs, files) in os.walk(input_folder):
        for file in files:
            if(file.endswith('.shp')):
                shapefile_name = file.replace('.shp','')

                line = [folder,shapefile_name]

                for extn in extns:
                    file_path = os.path.join(folder,'{}{}'.format(shapefile_name,extn))
                    file_exists = 'Y' if os.path.exists(file_path) else 'N'
                    line.append(file_exists)
                
                csvwriter.writerow(line)

यह स्क्रिप्ट एमएक्सडी (आर्कमैप फ़ाइलें) और एपीआरएक्स (आर्कजीआईएस प्रो फ़ाइलें) के लिए परत जानकारी सूचीबद्ध करती है। परिणाम एक CSV फ़ाइल में आउटपुट होते हैं और इनमें ये कॉलम होते हैं:

ध्यान दें कि ArcMap Python 2 का उपयोग करता है और ArcGIS Pro Python 3 का उपयोग करता है, इसलिए MXD फ़ाइलों के लिए Python 3 के साथ काम करने वाली स्क्रिप्ट प्राप्त करने के लिए, हम नीचे दी गई स्क्रिप्ट में MXD को APRX में परिवर्तित करते हैं। यह APRX केवल मेमोरी में है और इसे डिस्क में सेव नहीं किया जाएगा (लेकिन जरूरत पड़ने पर डिस्क में सेव किया जा सकता है)।

import csv
import os

from arcpy.mp import ArcGISProject

directory = r'\\...\...'
blank_aprx = r'\\...\...\temp.aprx'
results_file = os.path.basename(__file__).replace('.py','.csv')

# create a CSV file
with open(results_file, 'w', newline='') as csvfile:
    csvwriter = csv.writer(csvfile)

    # write out the column headers in the CSV file
    csvwriter.writerow(['File Path','Folder','File Name','File Type','Map / Data Frame','Layer Name','Layer Source','Is Broken','Definition Query'])

    # loop through all of the folders and files in the input directory
    for folder, dirs, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            file_path = os.path.join(folder,file)
            
            # check if it is an MXD file - we need to convert the MXD to APRX (in-memory) because we cannot use Python 3 with MXDs
            if file.endswith('.mxd'):     
                file_type = 'mxd'
                aprx = ArcGISProject(blank_aprx)
                aprx.importDocument(file_path)

            #  check if it is an APRX file
            elif file.endswith('.aprx'):
                file_type = 'aprx'
                aprx = ArcGISProject(file_path)
            
            else:
                # file is not an MXD or APRX, so skip the loop below
                continue

            # list all layers within the 'maps' (for APRXs), or 'data frames' (for MXDs)
            for map in aprx.listMaps():
                for layer in map.listLayers():
                    # if the layer is not a group layer and has a data source
                    if layer.supports('dataSource'):
                        # check if the layer is broken
                        isBroken = layer.isBroken if layer.supports('isBroken') else 'n/a'
                        # check if the layer has a definition query (the WHERE clause in a normal SQL statement - definition queries use SQL)
                        definitionQuery = layer.definitionQuery if layer.supports('definitionQuery') else 'n/a'
                        line = [file_path, folder, file, file_type, map.name, layer.name, layer.dataSource, isBroken, definitionQuery]

                        # write the results to CSV
                        csvwriter.writerow(line)

            # delete the in-memory aprx
            del aprx

print('Results file: {}'.format(results_file))

यह स्क्रिप्ट सभी सेवाओं के लिए सेवा जानकारी सूचीबद्ध करती है और परिणामों को सीएसवी पर आउटपुट करती है। सीएसवी में कॉलम हेडर नीचे सूचीबद्ध हैं:

स्क्रिप्ट चलाने से पहले, पैरामीटर को लाइन 22 से 31 में बदलें।

import csv
import json
import requests

def getToken(url, params):
    response = requests.post(url, params)
    token = json.loads(response.text)['token']
    return token

def fetchUrl(url):
    params = {
        'f': 'json',
        'token': token
    }

    response = requests.post(url, params)
    data = json.loads(response.text)

    return data

web_adaptor = 'arcgis' # web adaptor or load balancer 
token_url = 'https://{}/portal/sharing/rest/generateToken'.format(map_server)

params = {
    'f': 'json',
    'referer': 'https://.../portal/sharing/rest/generateToken',
    'username': 'portaladmin',
    'password': '**************'
}

token = getToken(token_url, params)

''' 
    ArcGIS Admin URL - we are using the admin URL, not the 
    Services Directory URL because the Services Directory will 
    only list the services that are started/running.  We also
    want to know about the stopped services.
'''
admin_url = 'https://{}/{}/admin/services'.format(map_server,web_adaptor)

params = {
    'f': 'json',
    'token': token
}

response = requests.get(admin_url, params)
data = json.loads(response.text)

folders = data['folders']
foldersToExclude = ['System','Utilities']

for folder in foldersToExclude:
    folders.remove(folder)

services = data['services'] 

with open('map_service_info.csv', 'w', newline='') as csv_file:
    csv_writer = csv.writer(csv_file)

    column_names = ['Map Server', 'Folder', 'Service name', 'Service type', 'URL', 'Published By', 'Path', 'Service Description', 'Copyright Info']
    csv_writer.writerow(column_names)

    for service in services:
        folder = ''
        service_name = service['serviceName']
        service_type = service['type']
        url = '{}/{}.{}'.format(admin_url,service_name,service_type)
       
        service_info = fetchUrl(url)
        service_description = service_info['description']
        user_name = service_info['properties']['userName'] if 'userName' in service_info['properties'] else ''
        copyright_info = service_info['properties']['copyright'] if 'copyright' in service_info['properties'] else ''
        path = service_info['properties']['path'] if 'path' in service_info['properties'] else ''

        row = [map_server, folder, service_name, service_type, url, user_name, path, service_description, copyright_info]
        csv_writer.writerow(row)

    for folder in folders:
        url = '{}/{}'.format(admin_url,folder)
        folder_info = fetchUrl(url)

        for service in folder_info['services']:
            folder = folder_info['folderName']
            service_name = service['serviceName']
            service_type = service['type']
            url = '{}/{}/{}.{}'.format(admin_url, folder, service_name, service_type, url)

            service_info = fetchUrl(url)
            service_description = service_info['description']
            user_name = service_info['properties']['userName'] if 'userName' in service_info['properties'] else ''
            copyright_info = service_info['properties']['copyright'] if 'copyright' in service_info['properties'] else ''
            path = service_info['properties']['path'] if 'path' in service_info['properties'] else ''

            row = [map_server, folder, service_name, service_type, url, user_name, path, service_description, copyright_info]
            csv_writer.writerow(row)