Arcpy批量修改FileGDB中的FeatureClass和Table的指定字段

本文介绍了一种使用Python脚本批量修改ArcGIS GeoDatabase中所有要素类和表的MEMO字段名称的方法。通过列出指定GeoDatabase内的所有要素类及表格,并检查其字段名称,如果字段名为'MEMO'则将其更改为'REMARKS'。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

如,将某个FileGDB中所有的FeatureClass和Table中的MEMO字段修改为“REMARKS”。

# -*- coding:gbk -*-
import  arcpy
if __name__=='__main__':
    arcpy.env.workspace=r'D:\\DataTemplate.gdb'
    fcs = arcpy.ListFeatureClasses()
    for fc in fcs:
        print fc
        fcFields = arcpy.ListFields(fc)
        for fcField in fcFields:
            fieldName = fcField.name
            if  fieldName[:4].upper()=='MEMO':
                arcpy.AlterField_management(fc,fieldName,u'REMARKS',u'备注')
                print ("Alter Field \'{0}\' Successfully".format(fieldName))
    tbs = arcpy.ListTables()
    for tb in tbs:
        print tb
        tbFields = arcpy.ListFields(tb)
        for tbField in tbFields:
            fieldName= tbField.name
            if fieldName[:4].upper=='MEMO':
                arcpy.AlterField_management(tb,fieldName,u'REMARKS',u'备注')
                print ("Alter Field \'{0}\' Successfully".format(fieldName))

注意,ArcGIS官方文档示例代码中有一个错误,如下:


内容概要:本文从关键概念、核心技巧、应用场景、代码案例分析及未来发展趋势五个维度探讨了Python编程语言的进阶之路。关键概念涵盖装饰器、生成器、上下文管理器、元类异步编程,这些概念有助于开发者突破基础认知的核心壁垒。核心技巧方面,介绍了内存优化、性能加速、代码复用异步处理的方法,例如使用生成器处理大数据流、numba库加速计算密集型任务等。应用场景展示了Python在大数据处理、Web开发、人工智能自动化运维等多个领域的广泛运用,特别是在FastAPI框架中构建异步API服务的实战案例,详细分析了装饰器日志记录、异步数据库查询性能优化技巧。最后展望了Python的未来发展趋势,包括异步编程的普及、类型提示的强化、AI框架的深度整合以及多语言协同。 适合人群:已经掌握Python基础语法,希望进一步提升编程技能的开发者,特别是有意向从事数据科学、Web开发或AI相关工作的技术人员。 使用场景及目标:①掌握Python进阶概念技术,如装饰器、生成器、异步编程等,提升代码质量效率;②学习如何在实际项目中应用这些技术,如通过FastAPI构建高效的异步API服务;③了解Python在未来编程领域的潜在发展方向,为职业规划提供参考。 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了丰富的实战案例,建议读者在学习过程中结合实际项目进行练习,特别是尝试构建自己的异步API服务,并通过调试代码加深理解。同时关注Python社区的发展动态,及时掌握最新的技术工具。
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