python如何不使用第三方库解析shp文件。再转换成json文件

在Python中，由于标准库并未提供解析Shapefile的功能，所以不依赖第三方库的情况下处理Shapefile并转化为JSON文件会比较繁琐。Shapefile是一种基于ESRI的文件格式，包含多种数据类型，需要底层的二进制操作和特定的解析逻辑。这里提供一个简化的步骤概述：

1. **打开Shapefile**: 使用Python的内置`struct`模块读取二进制数据，以及`os`模块定位文件位置。

import struct
import os

with open('shapefile.shp', 'rb') as shp_file:

2. **定义解析头部信息**: Shapefile开始有若干个固定长度的标识符，比如`B'P'`表示这是一个point类型的Shapefile。

    # ...读取头部标志等...

3. **解析记录**: 每条记录通常由一系列类型标识、值和长整型长度组成的块构成。你需要循环处理这些块，直到遇到结束标记。

    while True:
        # ...解析记录头、读取数据... (这里涉及位运算和字符串解读)

4. **处理点数据**: 点数据通常包括X、Y坐标和可能的一些附加属性。将这些信息存储到数据结构中，如`collections.namedtuple`或自定义字典。

        point_data = {
            'x': x,
            'y': y,
            # ...其他属性...
        }

5. **生成GeoJSON**: 根据读取到的信息创建GeoJSON格式的特征（Feature）。如果有多条记录，就形成一个特征集合（Feature Collection）。

        feature = {
            'type': 'Feature',
            'geometry': {
                'type': 'Point',
                'coordinates': [point_data['x'], point_data['y']]
            },
            'properties': point_data
        }
        
        # 添加到json列表中
        features.append(feature)

6. **保存为JSON**: 最后，将所有特征写入到JSON文件中。

with open('result.json', 'w') as json_file:
json.dump({'type': 'FeatureCollection', 'features': features}, json_file)

这只是一个非常基础的示例，实际上处理Shapefile的复杂性和多样性使得完全从零开始编写这样的工具相当困难。因此，在实际应用中，建议使用专门处理Shapefile的第三方库，如`pyshp`或`geopandas`。