FME python二次开发
时间: 2023-10-17 17:31:33 浏览: 64
FME提供了Python API,允许用户通过编写Python脚本来扩展FME的功能。通过Python API,您可以创建自定义转换器、读取/写入数据、创建自定义GUI等等。
以下是用Python进行FME二次开发的一些基本步骤:
1. 安装Python环境并配置FME
在FME Workbench的“工具”菜单下选择“Python引擎管理器”(Python Engine Manager),选择您安装的Python版本并进行配置。如果您使用的是FME Desktop,可以在“帮助”菜单下找到Python引擎管理器。
2. 编写Python脚本
使用您喜欢的文本编辑器编写Python脚本,并保存为.py文件。您可以在脚本中使用FME提供的Python API来访问FME的功能。
3. 在FME Workbench中使用Python脚本
在FME Workbench中,可以使用PythonCaller转换器来调用Python脚本。将PythonCaller转换器添加到您的工作流程中,并将其配置为调用您的Python脚本。您可以将数据输入和输出连接到PythonCaller转换器。
以上仅是FME Python二次开发的基本步骤,具体步骤和方法会根据您的需求和具体情况而有所不同。如果需要更详细的帮助和指导,可以参考FME官方文档或在FME社区中寻求帮助。
相关问题
fme python pandas
fme是一种用于数据转换和集成的工具,它可以帮助用户处理各种不同格式的数据。而Python是一种流行的编程语言,广泛用于数据分析和处理。而Pandas是Python中一个非常常用的数据处理库,它提供了数据结构和数据分析工具,可以帮助用户轻松地进行数据处理和分析。
使用fme和Python结合使用可以实现更加灵活和高效的数据处理和转换。通过Python的脚本化能力,用户可以利用Pandas库来对数据进行更加复杂的处理和分析,同时结合fme的数据转换功能,可以实现各种不同格式和来源数据的整合和转换。
用户可以通过Python编写脚本来调用fme的API,实现自动化的数据处理流程。同时,利用Pandas库的强大功能,用户可以进行更加复杂的数据处理和统计分析,将结果整合到fme中进行最终的数据转换和输出。
总的来说,fme和Python以及Pandas库的结合使用可以帮助用户实现更加复杂和灵活的数据处理和转换,提升数据处理的效率和准确性。这种组合可以应用于各种不同领域的数据处理需求,包括地理信息系统、市场分析、金融数据处理等。同时,通过使用Python和Pandas库,用户可以利用丰富的数据处理函数和工具来处理各种不同类型和格式的数据,满足不同场景下的数据处理需求。
FME 调用Python
FME代表Feature Manipulation Engine(特征操作引擎),是一种用于处理空间数据的软件平台。FME可以实现各种空间数据的转换、格式转换、数据清理和数据集成等功能。而Python是一种高级编程语言,因其易学易用和丰富的库和工具而受到广泛的欢迎和应用。
在FME中,可以使用Python脚本来扩展和定制FME的功能。FME提供了相应的Python API,使得用户可以通过Python脚本来读取、处理和写入空间数据。
例如,可以使用Python脚本实现以下功能:
1. 读取和处理空间数据
2. 对数据进行转换和格式化
3. 实现自定义的数据清理和处理
4. 与其他系统和平台进行数据交互
在FME中,可以通过使用PythonCaller转换器来调用Python脚本。PythonCaller转换器可以将FME特征数据传递给Python脚本,并将Python脚本返回的结果转换为FME特征数据。这样,用户可以在FME中使用Python脚本来实现各种自定义功能。
总的来说,FME与Python的结合可以帮助用户更加灵活地处理和分析空间数据。通过使用Python脚本,用户可以实现各种自定义的功能,从而提高数据处理的效率和精度。