用Python写一个连接postgis的代码

使用Python来连接Postgis，首先，你需要安装psycopg2库，然后使用以下代码：
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(dbname="yourdatabasename", user="youruser", password="yourpassword", host="localhost", port="5432")
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM yourtable")
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
print(row)
conn.close()

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我在用flink 版 sedona ，连接postgis 和oracle 转 postgis 代码怎么写

以下是连接PostGIS和Oracle转PostGIS的示例代码：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.sedona.core.enums.{FileDataSplitter, GridType}
import org.apache.sedona.core.formatMapper.shapefileParser.ShapefileReader
import org.apache.sedona.core.spatialRDD.LineStringRDD
import org.apache.sedona.core.spatialOperator.JoinQuery
import org.apache.sedona.viz.core.Serde.SedonaVizKryoRegistrator
import org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
import org.apache.spark.serializer.KryoSerializerInstance
import org.datasyslab.geospark.enums.{FileDataSplitter, GridType}
import org.datasyslab.geospark.formatMapper.shapefileParser.ShapefileReader
import org.datasyslab.geospark.spatialRDD.LineStringRDD
import org.datasyslab.geospark.spatialOperator.JoinQuery
import org.datasyslab.geosparkviz.core.Serde.SedonaVizKryoRegistrator
import org.datasyslab.geosparkviz.extension.visualizationEffect.{ChoroplethMap, ScatterPlot}
import org.datasyslab.geosparkviz.sql.utils.{Adapter, GeoSparkVizRegistrator}
import org.datasyslab.geosparkviz.utils.{ColorizeOption, ImageType}
import org.datasyslab.geosparkviz.{MapConfig, RendererType}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types.{DataTypes, StructField, StructType}
import org.geotools.data.{DataStoreFinder, Query}
import org.geotools.jdbc.JDBCDataStore
import org.opengis.feature.simple.{SimpleFeature, SimpleFeatureType}
import org.opengis.filter.Filter

object SedonaPostGISOracle {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkSession = SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("SedonaPostGISOracle")
      .config("spark.serializer", classOf[KryoSerializer].getName)
      .config("spark.kryo.registrator", classOf[SedonaVizKryoRegistrator].getName)
      .config("spark.kryoserializer.buffer.max", "512m")
      .config("spark.driver.maxResultSize", "4g")
      .getOrCreate()

    GeoSparkVizRegistrator.registerAll(sparkSession)

    val postGISConnectionProperties = new java.util.HashMap[String, String]()
    postGISConnectionProperties.put("user", "postgres")
    postGISConnectionProperties.put("password", "postgres")
    postGISConnectionProperties.put("driver", "org.postgresql.Driver")
    postGISConnectionProperties.put("url", "jdbc:postgresql://localhost:5432/postgis")

    val oracleConnectionProperties = new java.util.HashMap[String, String]()
    oracleConnectionProperties.put("user", "oracle")
    oracleConnectionProperties.put("password", "oracle")
    oracleConnectionProperties.put("driver", "oracle.jdbc.driver.OracleDriver")
    oracleConnectionProperties.put("url", "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL")
    oracleConnectionProperties.put("dbtable", "LINESTRINGTABLE")

    val postGISQuery = "(select st_astext(geom) as wkt from public.linestringtable) as linestringtable"
    val postGISLineStringDF = sparkSession.read.jdbc(postGISConnectionProperties.get("url"), postGISQuery, postGISConnectionProperties)
    postGISLineStringDF.createOrReplaceTempView("postGISLineStringTable")

    val oracleLineStringDF = sparkSession.read.jdbc(oracleConnectionProperties.get("url"), oracleConnectionProperties.get("dbtable"), oracleConnectionProperties)
    oracleLineStringDF.createOrReplaceTempView("oracleLineStringTable")

    val postGISLineStringRDD = ShapefileReader.readToLineStringRDD(postGISLineStringDF.rdd, true, true)
    val oracleLineStringRDD = ShapefileReader.readToLineStringRDD(oracleLineStringDF.rdd, true, true)

    val joinResultPairRDD = JoinQuery.SpatialJoinQueryFlat(postGISLineStringRDD, oracleLineStringRDD, false, false)

    val joinResultDf = Adapter.toDf(joinResultPairRDD, sparkSession)

    joinResultDf.show()

    sparkSession.stop()
  }
}

需要注意的是，需要将代码中的连接信息替换为你自己的连接信息。

python 链接postgis

Python链接PostGIS是将Python编程语言与PostgreSQL的关系数据库管理系统（尤其是其扩展模块PostGIS，用于处理地理空间数据）结合起来的过程。PostGIS提供了丰富的SQL功能来操作和分析地理数据，而Python作为强大的通用编程语言，可以方便地与PostGIS进行交互。

使用Python连接PostGIS的步骤通常包括：

1. **安装必要库**：首先确保已安装Python和psycopg2或geopandas等用于连接PostgreSQL的库。`psycopg2`是标准的Python PostgreSQL适配器，而`geopandas`则提供了更高级的数据处理和可视化接口。

   pip install psycopg2-binary
   # 或者，如果需要更高级的地理空间处理能力
   pip install geopandas

2. **连接数据库**：使用`psycopg2.connect()`函数创建到PostGIS数据库的连接，提供数据库地址、用户名、密码等信息。

   import psycopg2
   conn = psycopg2.connect(
       dbname="your_database_name", 
       user="your_username", 
       password="your_password", 
       host="localhost", 
       port=5432  # PostGIS默认端口
   )

3. **执行SQL查询**：在连接建立后，可以使用`conn.cursor()`创建游标并执行SQL命令，如查询地理数据。

   cursor = conn.cursor()
   cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
   results = cursor.fetchall()

4. **处理返回结果**：根据查询结果执行数据处理、分析或可视化操作。

5. **关闭连接**：完成操作后，记得关闭连接释放资源。