Annotation与Label

本文详细介绍了ArcGIS中Label与Annotation的区别与联系。Label可根据地图比例尺动态调整位置,而Annotation则作为独立要素存储,不受比例尺变化影响。文章还解释了两者在创建、编辑及存储方面的差异。

Annotation是单独建立的一个图层,annotation是可以单独编辑的。可以移动其位置。

还是糊涂!

转载

      一直分不清ArcGIS中的标注与注记(即Label与Annotation),这次摘录为学习笔记如下:

         在ArcMap中可以使用标注(Label)和注记(Annotation)来识别要素,选择Label或Annotation取决于你需要如何控制文本显示以及在ArcMap中如何存储文本。

         对一个图层中的部分或所有要素的标注(Label)可以独立或者动态的创建,但有的时候用注记(Annotation)会更好些,注记(Annotation)可以由标注(Label)转成或从一个Coverage导入。

         动态创建的标注(Label)将在漫游和缩放后按照当前地图比例尺下的最佳位置重画,因为动态创建的标注(Label)被作为一个图层属性存储,改变设置,诸如等级分类,符号或者标注位置将影响到图层中的标注(Label)。

         注记(Annotation)可以从一个草图创建或从一个已有的Coverage中转换,当你使用其中的方法创建注记(Annotation)时,当前的比例尺将被作为参考比例尺,注记要素总是用参考比例尺规定的尺寸显示。

        注记(Annotation)可以作为地图的图形或者GeoDatabase的要素被存储,每个注记(Annotation)文本可以被独立操作,因为注记(Annotaion)不过是一种类型的要素,它的大小相对地图上的其它要素保持不变。存储在GeoDatabase中的注记(Annotaion)可以或者不链接到一个要素上,非链接的注记(Annotaion)是一个地理位置文本字符串,和别的要素类中的要素没有关联。链接要素注记中的文本来自一个相关的点,多边形或者线要素的属性表的一个或多个字段。当相关要素移动时,要素链接注记(Annotation)也跟着移动。

        如果你使用了标注(Label),如何标注要素取决于如何使用地图以及数据显示方式,这些考虑将帮助你决定在一个给定的情势下使用哪种标注方法。你可以使用Text工具来标注一些要素,或者你可以利用ArcMap内置的功能--基于一个图层相关的属性数据交互或动态来标注要素。

 

### LabelAnnotation 的基本概念 在 Kubernetes 中,`Label` 和 `Annotation` 都是用来附加元数据到对象上的机制,但它们的设计目的和使用场景有所不同。 #### Label 的设计目标用途 Label 是一种键值对形式的标签,用于标识和选择 Kubernetes 对象(如 Pods、Services 等)。它主要用于分类和筛选资源。例如,可以通过为一组 Pod 添加相同的标签来标记这些 Pod 属于同一个应用或环境[^1]。 Label 的值需要遵循 DNS 标签规范,并且通常被用作选择器的基础,比如通过 `Selector` 动态匹配特定的服务或副本集。 #### Annotation 的设计目标用途 Annotation 同样是以键值对的形式存在,但它并不像 Label 一样用于选择或查找资源。相反,Annotation 更适合记录那些不需要直接影响调度或其他核心功能的信息。它可以保存更复杂的数据结构或者非识别性的信息,例如构建时间戳、版本号或者其他任意字符串格式的内容[^5]。 --- ### 主要区别对比表 | **特性** | **Label** | **Annotation** | |---------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------| | **主要作用** | 用于标识和分组对象 | 记录额外的元数据 | | **适用范围** | 资源的选择和过滤 | 不影响调度逻辑的扩展信息 | | **值的要求** | 键名短小精悍;值需满足 DNS label 规范 | 键值无严格限制 | | **典型例子** | app=web, environment=production | build-date=2023-07-01, version=v1.0 | --- ### 使用案例分析 #### Label 的实际应用场景 假设有一个微服务架构的应用程序,其中多个组件分别运行在不同的容器中。为了便于管理和服务发现,可以利用 Labels 将属于同一业务线的所有实例关联起来: ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: myservice-deployment spec: selector: matchLabels: app: myservice template: metadata: labels: app: myservice spec: containers: - name: myservice-container image: myservice:v1 ``` 上述 YAML 文件展示了如何通过设置 `app=myservice` 的 Label 来统一管理和部署该应用程序的相关 Pod 实例。 #### Annotation 的实际应用场景 当希望追踪某些运维细节时,Annotations 则非常有用。例如,在 CI/CD 流程中自动注入版本信息至每个新创建的工作负载上: ```yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: annotated-pod annotations: deployment-version: "v1.0" last-applied-config: '{"image": "nginx"}' spec: containers: - name: nginx-container image: nginx ``` 这里我们看到两个自定义 Annotations:一个是简单的版本编号,另一个则是 JSON 字符串表示配置详情[^6]。 --- ### 技术实现中的注意事项 尽管两者都采用类似的语法表达方式,但在具体操作过程中需要注意以下几点: - **性能考量**: 因为 Labels 经常参查询条件计算,所以其数量应保持合理规模以免拖慢集群表现。 - **语义清晰度**: 应尽量让 Keys 描述直观易懂以便后续维护人员理解意图。 - **互斥原则**: 如果某项属性既可以用做 Label 又能成为 Annotation,则优先考虑前者除非确实无需纳入检索体系之内。 --- ### 总结 综上所述,虽然 LabelAnnotation 在表面上看起来相似,但实际上各自承担着截然不同职责——前者侧重于提供灵活高效的资源定位能力而后者则致力于补充详尽丰富的背景资料支持[^7]。 ```python # 示例 Python 函数展示如何解析 YAML 并提取 Metadata import yaml def extract_metadata(yaml_content): data = yaml.safe_load(yaml_content) return { 'labels': data.get('metadata', {}).get('labels'), 'annotations': data.get('metadata', {}).get('annotations') } example_yaml = """ apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: example-pod labels: app: webserver annotations: description: This is an example pod. """ print(extract_metadata(example_yaml)) ```
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