Cookiecutter Data Science与地理空间数据项目：目录结构定制指南-优快云博客

Cookiecutter Data Science与地理空间数据项目：目录结构定制指南

【免费下载链接】cookiecutter-data-science A logical, reasonably standardized, but flexible project structure for doing and sharing data science work. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/coo/cookiecutter-data-science

你是否还在为地理空间数据项目的文件杂乱无章而烦恼？是否因 shp 文件与 Python 脚本混放导致团队协作效率低下？本文将带你基于 Cookiecutter Data Science 框架，打造专属于地理空间数据项目的目录结构，实现从原始遥感影像到空间分析报告的全流程规范化管理。读完本文，你将掌握：地理空间目录扩展技巧、自动化配置脚本编写、GDAL 工具链集成方案，以及如何通过 hooks 实现模板动态调整。

项目结构基础：理解默认模板

Cookiecutter Data Science 提供了数据科学项目的标准化结构，核心目录设计如下：

{{ cookiecutter.repo_name }}/
├── data/                # 数据存储层
│   ├── external/        # 外部数据集
│   ├── interim/         # 中间处理数据
│   ├── processed/       # 最终分析数据
│   └── raw/             # 原始数据（不可修改）
├── models/              # 模型文件
├── notebooks/           # Jupyter分析文档
├── reports/             # 成果报告
│   └── figures/         # 可视化图表
└── {{ cookiecutter.module_name }}/  # 源代码
    ├── data/            # 数据处理脚本
    ├── features/        # 特征工程
    ├── models/          # 模型训练代码
    └── visualization/   # 可视化工具

这种结构通过分离数据、代码和文档，解决了传统项目"一锅烩"的问题。但地理空间数据有其特殊性：投影文件（.prj）、元数据（.xml）、瓦片数据（.mbtiles）等需要特殊管理。接下来我们将通过三步定制，让这个框架完美适配地理空间场景。

第一步：扩展地理空间专用目录

1.1 数据目录改造

在默认数据目录基础上，我们需要为地理空间数据增加专用子目录：

# 在 data 目录下创建地理空间专用子目录
mkdir -p data/geospatial/{raw,processed,temp,tiles}
mkdir -p data/geospatial/raw/{shp,tif,gpkg}  # 按格式分类原始数据

修改后的目录结构如下：

data/
├── geospatial/          # 地理空间数据根目录
│   ├── raw/             # 原始地理数据
│   │   ├── shp/         # 矢量数据
│   │   ├── tif/         # 栅格影像
│   │   └── gpkg/        # GeoPackage 容器
│   ├── processed/       # 投影转换后的处理数据
│   ├── temp/            # 处理过程临时文件
│   └── tiles/           # 地图瓦片（MBTiles/XYZ）

1.2 源代码目录适配

地理空间分析需要专用模块处理坐标转换、空间索引等操作，建议在 {{ cookiecutter.module_name }} 下新增 geospatial 子模块：

{{ cookiecutter.module_name }}/
├── geospatial/          # 地理空间处理模块
│   ├── __init__.py
│   ├── transform.py     # 坐标转换工具
│   ├── raster_ops.py    # 栅格处理（GDAL封装）
│   └── vector_ops.py    # 矢量分析（PyShp/GeoPandas）

1.3 配置文件修改

通过修改 cookiecutter.json 可以实现模板参数化，但当前版本已 deprecated 该配置方式，需要使用 ccds 命令替代 cookiecutter 命令。具体配置变更可参考 hooks/pre_gen_project.py 中的版本检查逻辑。

第二步：编写地理空间专用配置脚本

2.1 自定义Hook脚本

Cookiecutter 提供了项目生成前后的钩子机制，通过修改 hooks/post_gen_project.py 可以自动创建地理空间目录：

# 在 post_gen_project.py 末尾添加地理空间目录生成代码
import os
from pathlib import Path

# 创建地理空间专用目录
geo_dirs = [
    "data/geospatial/raw/shp",
    "data/geospatial/raw/tif",
    "data/geospatial/raw/gpkg",
    "data/geospatial/processed",
    "data/geospatial/temp",
    "data/geospatial/tiles",
    "{{ cookiecutter.module_name }}/geospatial"
]

for dir_path in geo_dirs:
    Path(dir_path).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    # 创建 .gitkeep 文件确保空目录被版本控制
    with open(os.path.join(dir_path, ".gitkeep"), "w") as f:
        pass

2.2 依赖项自动安装

地理空间项目通常需要 GDAL、PyProj 等特殊依赖，可通过修改 hooks/post_gen_project.py 中的 packages 列表实现自动安装：

# 在 packages 列表添加地理空间依赖
packages += [
    "gdal",           # 地理数据处理库
    "geopandas",      # 空间数据框操作
    "rasterio",       # 栅格数据IO
    "fiona",          # 矢量数据IO
    "pyproj",         # 坐标转换
    "contextily",     # 底图加载
]
pip_only_packages += ["gdal"]  # GDAL 需通过 pip 安装

第三步：集成地理空间工作流

3.1 数据处理流水线

创建 {{ cookiecutter.module_name }}/data/make_geodata.py 实现地理数据自动化处理：

# 地理空间数据处理示例代码
import rasterio
from rasterio.warp import reproject, Resampling
from {{ cookiecutter.module_name }}.geospatial.transform import project_shapefile

def process_remote_sensing_image(input_path, output_path, target_crs="EPSG:4326"):
    """遥感影像投影转换与裁剪"""
    with rasterio.open(input_path) as src:
        # 定义目标坐标系
        dst_crs = target_crs
        # 计算转换后尺寸
        transform, width, height = calculate_default_transform(
            src.crs, dst_crs, src.width, src.height, *src.bounds
        )
        # 创建输出文件
        with rasterio.open(
            output_path, "w",
            driver="GTiff",
            height=height,
            width=width,
            count=src.count,
            dtype=src.dtypes[0],
            crs=dst_crs,
            transform=transform
        ) as dst:
            for i in range(1, src.count + 1):
                reproject(
                    source=rasterio.band(src, i),
                    destination=rasterio.band(dst, i),
                    src_transform=src.transform,
                    src_crs=src.crs,
                    dst_transform=transform,
                    dst_crs=dst_crs,
                    resampling=Resampling.bilinear
                )
    return output_path

3.2 可视化模板

在 reports/figures 目录下创建地理空间可视化模板 spatial_figure.ipynb，包含：

交互式地图展示（folium/ipyleaflet）
空间分布热力图
投影信息标注
图例标准化样式

高级技巧：动态配置与条件生成

通过 ccds/hook_utils/custom_config.py 中的 write_custom_config 函数，可实现基于项目类型的动态目录生成。例如当检测到 geo_project: true 配置时，自动激活地理空间模块：

# 动态配置示例（custom_config.py 片段）
def write_custom_config(user_input_config):
    if user_input_config.get("geo_project", False):
        # 激活地理空间模块
        copy_tree("templates/geospatial", ".")
        # 修改 README.md 添加地理空间说明
        with open("README.md", "a") as f:
            f.write("\n## 地理空间数据说明\n\n详见 [data/geospatial/README.md](https://link.gitcode.com/i/4a0660882f379bd7dea0476aca57502c)")

这种机制通过 hooks/post_gen_project.py 第 78 行的调用触发，实现了模板的灵活性与标准化的平衡。

总结与最佳实践

通过本文介绍的三个步骤，我们构建了完整的地理空间数据项目框架：

目录扩展：在 data 下新增 geospatial 目录树，分离管理矢量、栅格和瓦片数据
自动化配置：通过 hooks 脚本实现地理目录自动创建和依赖安装
工作流集成：开发地理空间专用数据处理和可视化工具

建议配合以下最佳实践使用：

原始地理数据必须包含元数据文件（.xml 或 .md）
所有处理步骤通过脚本实现，避免手动 GIS 操作
使用环境变量管理 GDAL 数据路径：export GDAL_DATA=/path/to/gdal_data
大型栅格数据建议使用 Cloud Optimized GeoTIFF (COG) 格式

完整配置示例可参考项目 tests/ 目录下的地理空间测试用例，更多高级用法详见官方文档 docs/。现在就用 ccds https://gitcode.com/gh_mirrors/coo/cookiecutter-data-science 命令，创建你的第一个规范化地理空间项目吧！

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考