ਕੋਡ

ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ Enterprise† ਜੀਓਡਾਟਾਬੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ CSV ਫਾਈਲ ਬਣਾਏਗੀ: 'ਜੀਓਡਾਟਾਬੇਸ', 'ਫੀਚਰ ਡੇਟਾਸੈਟ', 'ਫੀਚਰ ਕਲਾਸ', 'ਸਪੇਸ਼ੀਅਲ ਰੈਫਰੈਂਸ', 'ਰੋ ਕਾਉਂਟ', 'ਕਾਲਮ ਕਾਉਂਟ', 'ਮੇਟਾਡੇਟਾਡੇਟ', 'ਮੇਟਾਡਾਟਾਡੇਟ', 'ਵਿਵਰਣ'। ਸੰਖੇਪ', 'ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਕ੍ਰੈਡਿਟ', 'ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ ਸੀਮਾਵਾਂ'।

ਇਸ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ SDE ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਫਾਈਲਾਂ ਵੱਲ ਪੁਆਇੰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਈਨ 19 ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

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)

ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਫਾਇਲ ਜੀਓਡਾਟਾਬੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਕਾਲਮਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ CSV ਫਾਈਲ ਬਣਾਏਗੀ: 'ਆਖਰੀ ਸੋਧ', 'ਫਾਇਲ ਜੀਓਡਾਟਾਬੇਸ', 'ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ', 'ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਲਾਸ', 'ਸਪੇਸ਼ੀਅਲ ਰੈਫਰੈਂਸ', 'ਰੋ ਕਾਉਂਟ', 'ਕਾਲਮ'ਟਾਟਾਡਾਟਾ', 'ਵਰਣਨ ਮੈਟਾਡਾਟਾ' 'ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸੰਖੇਪ', 'ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਕ੍ਰੈਡਿਟ', 'ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚ ਪਾਬੰਦੀਆਂ'।

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()

ਕਈ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ੇਪਫਾਈਲਾਂ ਤੋਂ ਫੀਚਰ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਜੇ ਜੀਓਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟੂਲ ਚਲਾਉਣ ਵੇਲੇ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਫੀਚਰ ਕਲਾਸਾਂ ਬੇਲੋੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ "OBJECTID" ਨਾਮ ਦਾ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ "OBJECTID_1" ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ OID ਖੇਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਵੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ OBJECTID ਖੇਤਰ ਸਹੀ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਇਸ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਫੀਲਡ OID ਫੀਲਡ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਲਾਈਨ 35 ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ ਜੇਕਰ ਫੀਲਡ ਨੂੰ ਮਿਟਾਇਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਚੱਲਦੀ ਰਹੇਗੀ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਫੀਲਡ ਨਾਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੀਲਡ ਦਾ ਨਾਮ ਲਾਈਨ 10 'ਤੇ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਲਾਈਨ 33 'ਤੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਨਾਮ ਨੂੰ "OBJECTID" ਨਾਲ ਪ੍ਰੀਫਿਕਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਲਈ, ਹਟਾਏ ਗਏ ਖੇਤਰ ਇੱਕ CSV ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਆਉਟਪੁੱਟ CSV ਫਾਈਲ ਦਾ ਨਾਮ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਸਮਾਨ ਨਾਮ ਹੈ - ਲਾਈਨ 12 ਵੇਖੋ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਲਾਈਨ 35 ਨੂੰ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨਾ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ CSV ਫਾਈਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਨਾਲ ਹੀ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਫੀਲਡ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਜੇਕਰ ਸ਼ੱਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫਾਈਲ ਜੀਓਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਬੈਕਅੱਪ ਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

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

ਮੈਪ ਸੇਵਾਵਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਵਿਸਥਾਰ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਚੰਗਾ ਅਭਿਆਸ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਹੱਦ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕਈ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਗਲਤ ਹੋਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਜੀਓਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜ ਚਲਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਸੀਮਾ ਵੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਹੱਦ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਬਸੈੱਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਗਿਣਿਆ ਗਿਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਹੱਦ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਆਸਾਨ ਤਰੀਕਾ ਗਲਤ ਹੈ ਜਦੋਂ ਜ਼ੂਮ-ਟੂ-ਲੇਅਰ ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਨਕਸ਼ਾ ਸਹੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਜ਼ੂਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਹੈ ਕਿ ਲੇਅਰ ਦੀ ਹੱਦ ਗਲਤ ਹੈ ਪਰਤ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵੱਡੀ GeoJSON ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ, ਇਹ ArcGIS ਪ੍ਰੋ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰੈਂਡਰ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਸੀਮਾ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ।

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)

ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇੱਕ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਸ਼ੇਪ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿੰਨੀਆਂ ਸ਼ੇਪਫਾਈਲਾਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫਾਈਲ ਜੀਓਡੇਟਾਬੇਸ ਜਾਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਜੀਓਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਫੀਚਰ ਕਲਾਸਾਂ ਲਈ ਮਾਈਗਰੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਸ਼ੇਪਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਬਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੇਪਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟ ਬਹੁਤ ਪੁਰਾਣਾ ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ ਅਤੇ ਸਥਾਨਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਫਾਰਮੈਟ ਹਨ। ਸ਼ੇਪਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸੰਕੁਚਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਸ਼ੇਪਫਾਈਲਾਂ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਫੀਲਡ ਦੇ ਨਾਮ ਦਸ ਅੱਖਰਾਂ ਤੱਕ ਕੱਟੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਫੀਲਡ ਨਾਮ ਕੀ ਸੀ। ਸ਼ੇਪਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜੀਓਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਲਾਸਾਂ, ਜੀਓਪੈਕੇਜ, ਜੀਓਜਸਨ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

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)

ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ MXDs (ArcMap ਫਾਈਲਾਂ) ਅਤੇ APRXs (ArcGIS ਪ੍ਰੋ ਫਾਈਲਾਂ) ਲਈ ਲੇਅਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਇੱਕ CSV ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਾਲਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ArcMap Python 2 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ArcGIS Pro Python 3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ Python 3 ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ AMXPR ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਇੱਕ DMXP ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ APRX ਸਿਰਫ਼ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਡਿਸਕ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ (ਪਰ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਡਿਸਕ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ)।

ਇਸ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਲਾਈਨਾਂ 5 ਅਤੇ 7 ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਹੱਥੀਂ ਇੱਕ ਖਾਲੀ APRX ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਕਲੋਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਲਾਈਨ 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))

ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸਾਰੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਸੇਵਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ CSV ਵਿੱਚ ਆਊਟਪੁੱਟ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। CSV ਵਿੱਚ ਕਾਲਮ ਸਿਰਲੇਖ ਹੇਠਾਂ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ:

ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਈਨਾਂ 22 ਤੋਂ 31 ਤੱਕ ਬਦਲੋ।

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)