python01_第三方库安装gdal/osgeo

本文详细介绍如何在Python 2.7环境下安装GDAL库,包括环境变量配置、whl文件下载与安装步骤。适用于需要使用旧版Python及arcpy模块的用户。

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1. python环境设置

电脑中安装了多个版本的python,打开cmd,查看python版本。
在这里插入图片描述
为方便更改对应的python版本内的第三方库,在环境变量中,设置优先使用python环境。这里需要用到python2.7,则把其所在路径置顶。
在这里插入图片描述

  1. 下载gdal.whl文件

下载地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal
若该地址404,下载较慢,过个时段再进行下载。
安装gdal包,特别是低版本python稍微麻烦,直接用pip安装不成功,不再尝试。
查看自己python版本
在这里插入图片描述
确定好版本号,去以上地址下载whl文件,下划线代表python版本及32位(本机电脑实际为64位,不知道为啥这里显示32位,可能指的是python版本,注意!!!)

在这里插入图片描述
下载完成,放到对应python的以下路径:
C:\Python27\ArcGIS10.8\Scripts
打开cmd,即在该路径框内输入cmd,调出:

在这里插入图片描述

输入:pip install +GDAL的文件名(含后缀)

在这里插入图片描述
安装成功!!!

本机电脑型号选择:在这里插入图片描述

如以上方法不成功,可以去如下地址下载安装,但该方法较繁琐。
备用地址:
https://www.gisinternals.com/query.html?content=filelist&file=release-1900-x64-gdal-2-4-3-mapserver-7-4-2.zip
方法参考:https://space.blog.youkuaiyun.com/article/details/87563129

后记:
若是不需要用到arcpy,建议安装新版本python3,比较好安装;
若是需要arcpy,只能去装python2版本,高版本的python,安装arcpy不方便,甚至不支持。

### 解决方案 要在 Python 中全局安装 GDAL ,可以遵循以下方法: #### 1. **确认系统环境** 确保计算机已安装必要的依赖项。根据提供的信息[^1],需要安装 Python Visual Studio 2015 才能顺利进行 GDAL安装。 ```bash npm config set python python2.7 npm config set msvs_version 2015 ``` 需要注意的是,现代操作系统可能不再支持这些旧版工具链。因此建议升级到最新版本的编译器 Python 版本。 --- #### 2. **下载适合系统的 GDAL whl 文件** 访问官方或可信第三方资源网站(如 [Christoph Gohlke 的 Unofficial Windows Binaries](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal)),按照引用中的说明[^2]选择合适的 `whl` 文件。具体规则如下: - 如果安装的是 32 位 Python,则需下载适用于 32 位操作系统的 GDAL 包; - 若使用 64 位 Python,则应选择对应的 64 位包。 - 确认所选文件的 Python 版本号匹配当前使用的解释器版本(例如 cp38 对应 Python 3.8)。 示例命令用于安装本地路径下的 `.whl` 文件: ```bash pip install G:\gdal\GDAL-3.1.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl ``` --- #### 3. **验证安装成功否** 完成上述步骤后,在 Python 脚本或者交互式终端中运行以下代码来检验是否正常加载模块: ```python from osgeo import gdal print(gdal.__version__) ``` 如果没有报错且能够打印出版本号,则表明 GDAL 已经被正确安装至全局环境中[^2]。 --- #### 4. **可选方式——通过 Anaconda 全局管理** 对于那些倾向于利用 Conda 来简化依赖关系处理的人群来说,也可以考虑采用这种方法[^3]: ```bash conda create -n base_gdal_env python=3.9 activate base_gdal_env conda install gdal -c conda-forge deactivate ``` 此过程会将 GDAL 添加进默认的基础环境下而非单独隔离出来的虚拟空间里头去。 --- ### 注意事项 尽管可以通过以上途径实现全局范围内的 GDAL 配置,但从长远来看还是推荐优先选用虚拟化技术比如 Virtualenv 或者 Conda 来构建独立项目专属的工作区。这样做的好处是可以有效规避不同应用间潜在冲突的同时保持开发流程更加整洁有序。
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