암호

이 스크립트는 메타데이터 감사에 유용합니다. 이 스크립트는 여러 enterprise 지오데이터베이스에서 실행될 수 있으며 '지오데이터베이스', '피처 데이터세트', '피처 클래스', '공간 참조', '행 개수', '열 개수', '메타데이터 제목', '메타데이터 설명', '메타데이터 요약', '메타데이터 크레딧', '메타데이터 액세스' 열이 포함된 출력 CSV 파일을 생성합니다. Constraints'.

이 스크립트를 사용하려면 SDE 연결 파일을 가리키도록 19행을 변경해야 합니다.

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)

이 스크립트는 메타데이터 감사에 유용합니다. 이 스크립트는 여러 파일 지오데이터베이스에서 실행될 수 있으며 '마지막 수정', '파일 지오데이터베이스', '피처 데이터세트', '피처 클래스', '공간 참조', '행 개수', '열 개수', '메타데이터 제목', '메타데이터 설명', '메타데이터 요약', '메타데이터 크레딧', '메타데이터 액세스' 열이 포함된 출력 CSV 파일을 생성합니다. 제약'.

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()

때때로 데이터가 쉐이프파일에서 피처 클래스로 변환될 때 또는 지오프로세싱 도구를 실행할 때 주의를 기울이지 않은 경우 피처 클래스에 중복 필드가 생길 수 있습니다. 예를 들어, 기능 클래스에는 "OBJECTID"라는 필드가 있을 수 있고 동일한 기능 클래스에는 "OBJECTID_1"이라는 다른 필드가 있을 수 있습니다. 이러한 필드 중 하나는 기능 클래스의 OID 필드여야 하지만 때로는 어떤 OBJECTID 필드가 올바른지 명확하지 않은 경우도 있습니다. 아래 스크립트는 어떤 필드가 OID 필드인지 알 필요가 없습니다. 필드를 삭제할 수 없으면 35행이 실패하고 스크립트는 계속 실행되기 때문입니다. 아래 스크립트는 필드 이름을 확인할 수 있는 두 가지 방법을 보여줍니다. 즉, 10행의 목록에 필드 이름을 포함하거나 33행의 필드 이름 앞에 "OBJECTID"가 붙을 수 있습니다. 이 스크립트의 경우 삭제된 필드는 CSV 파일로 출력됩니다. 출력 CSV 파일의 이름은 Python 스크립트와 동일한 이름입니다. 12행을 참조하십시오. 스크립트를 실행하기 전에 35행을 주석 처리하고 스크립트를 실행한 후 출력 CSV 파일을 확인하여 삭제될 필드를 확인하는 것이 좋습니다. 또한, 한번 삭제된 필드는 복구할 수 없으므로 의심스러운 경우 파일 지오데이터베이스를 먼저 백업해야 합니다.

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

지도 서비스 또는 피처 서비스를 게시하기 전에 먼저 피처 클래스 범위를 다시 계산하는 것이 좋습니다. 이는 때때로 피쳐 클래스 범위가 잘못될 수 있기 때문입니다. 데이터 범위를 변경하는 데이터에 대한 지오프로세싱 작업 실행을 포함하여 피처 클래스 범위가 잘못되는 원인이 될 수 있는 여러 가지가 있습니다. 또한 초기 피처 클래스 범위가 가져온 데이터의 하위 집합을 기반으로 계산되었을 수 있으므로 데이터를 가져올 때 피처 클래스 범위가 잘못될 수도 있습니다. 피처 클래스 범위가 잘못되었는지 확인하는 첫 번째 쉬운 방법은 레이어 확대/축소 버튼을 클릭할 때 지도가 올바른 범위로 확대/축소되지 않는 것입니다. 레이어 범위가 올바르지 않다는 또 다른 징후는 레이어가 올바르게 렌더링되지 않는다는 것입니다. 예를 들어 대규모 GeoJSON 파일을 가져오는 경우 해당 피처 클래스에 대한 범위가 다시 계산될 때까지 ArcGIS Pro에서 올바르게 렌더링되지 않을 수 있습니다.

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)

이 스크립트는 디렉토리의 모든 쉐이프파일을 나열하여 보유하고 있는 쉐이프파일 수를 파악하는 데 도움을 주며, 파일 지오데이터베이스 또는 엔터프라이즈 지오데이터베이스의 피처 클래스로 마이그레이션할 수 있습니다. 일반적으로 셰이프파일은 여러 가지 이유로 피해야 합니다. Shapefile 형식은 매우 오래된 형식이며 공간 데이터를 공유하는 데 훨씬 더 나은 형식이 있습니다. Shapefile은 압축률이 낮고 데이터를 Shapefile로 내보낼 때 필드 이름이 10자로 잘려서 원래 필드 이름이 무엇인지 추측하기 어려울 수 있습니다. 쉐이프파일 사용을 고려하기 전에 지오데이터베이스 기능 클래스, geopackage, geojson 또는 기타 형식을 사용하십시오.

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)

이 스크립트는 MXD(ArcMap 파일) 및 APRX(ArcGIS Pro 파일)에 대한 레이어 정보를 나열합니다. 결과는 CSV 파일로 출력되며 다음 열을 포함합니다.

ArcMap은 Python 2를 사용하고 ArcGIS Pro는 Python 3을 사용하므로 MXD 파일용 Python 3에서 작동하는 스크립트를 얻으려면 아래 스크립트에서 MXD를 APRX로 변환합니다. 이 APRX는 메모리에만 있으며 디스크에는 저장되지 않습니다(그러나 필요한 경우 디스크에 저장할 수 있음).

아래에서 이를 실행하려면 라인 5와 7을 변경하고 메모리에 복제할 수 있는 빈 APRX를 수동으로 생성하십시오(라인 7).

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))

이 스크립트는 모든 서비스에 대한 서비스 정보를 나열하고 결과를 CSV로 출력합니다. CSV의 열 머리글은 다음과 같습니다.

스크립트를 실행하기 전에 매개변수를 22행에서 31행으로 변경합니다.

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)