Anaconda下Python中GDAL模块的下载与安装方法

简介: Anaconda下Python中GDAL模块的下载与安装方法

  本文介绍在Anaconda环境下,安装Python栅格、矢量等地理数据处理库GDAL的方法。

  需要注意的是,本文介绍基于conda install命令直接联网安装GDAL库的方法;这一方法有时不太稳定,且速度较慢。因此,如果有需要,大家可以参考Anaconda环境GDAL库基于whl文件的配置方法https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/128320388)这篇文章中的方法,可以更快速地配置GDAL库。

  首先,我们打开“Anaconda Prompt (Anaconda)”软件。

  随后,将弹出如下所示的命令输入窗口。

  在上述弹出的命令输入窗口中,输入以下代码:

conda install -c conda-forge gdal

  随后,系统将自动搜索GDAL这一模块,并准备安装。

  在这里有一点需要注意——也是我们在之前很多Python模块安装教程文章中提到的:如果我们开启了网络代理软件,则可能会导致系统找不到GDAL这一模块的元数据的下载地址,出现如下所示的错误提示。

  针对这种情况,我们将网络代理软件关闭后,重新输入前述代码,即可解决问题。

  另一方面,在我实际操作的过程中,发现在这一步骤里,配置环境环节进行得会稍微有些慢;但是稍等片刻还是可以正常配置完毕的。

  待系统找到GDAL这一模块的元数据后,我们输入y即可开始下载、安装的过程。

  成功完成下载与安装后,会出现如下所示的界面。

  为了验证我们GDAL模块的安装是否成功,我们可以在编译器中尝试加载这一模块;若发现可以成功加载,则说明GDAL模块安装无误。

欢迎关注:疯狂学习GI

相关文章
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
Python SQLAlchemy模块:从入门到实战的数据库操作指南
免费提供Python+PyCharm编程环境,结合SQLAlchemy ORM框架详解数据库开发。涵盖连接配置、模型定义、CRUD操作、事务控制及Alembic迁移工具,以电商订单系统为例,深入讲解高并发场景下的性能优化与最佳实践,助你高效构建数据驱动应用。
425 7
|
4月前
|
测试技术 开发者 Python
Python单元测试入门:3个核心断言方法,帮你快速定位代码bug
本文介绍Python单元测试基础,详解`unittest`框架中的三大核心断言方法:`assertEqual`验证值相等,`assertTrue`和`assertFalse`判断条件真假。通过实例演示其用法,帮助开发者自动化检测代码逻辑,提升测试效率与可靠性。
399 1
|
3月前
|
监控 安全 程序员
Python日志模块配置:从print到logging的优雅升级指南
从 `print` 到 `logging` 是 Python 开发的必经之路。`print` 调试简单却难维护,日志混乱、无法分级、缺乏上下文;而 `logging` 支持级别控制、多输出、结构化记录,助力项目可维护性升级。本文详解痛点、优势、迁移方案与最佳实践,助你构建专业日志系统,让程序“有记忆”。
295 0
|
4月前
|
人工智能 数据安全/隐私保护 异构计算
桌面版exe安装和Python命令行安装2种方法详细讲解图片去水印AI源码私有化部署Lama-Cleaner安装使用方法-优雅草卓伊凡
桌面版exe安装和Python命令行安装2种方法详细讲解图片去水印AI源码私有化部署Lama-Cleaner安装使用方法-优雅草卓伊凡
501 8
桌面版exe安装和Python命令行安装2种方法详细讲解图片去水印AI源码私有化部署Lama-Cleaner安装使用方法-优雅草卓伊凡
|
3月前
|
JSON 算法 API
Python中的json模块:从基础到进阶的实用指南
本文深入解析Python内置json模块的使用,涵盖序列化与反序列化核心函数、参数配置、中文处理、自定义对象转换及异常处理,并介绍性能优化与第三方库扩展,助你高效实现JSON数据交互。(238字)
420 4
|
3月前
|
Java 调度 数据库
Python threading模块:多线程编程的实战指南
本文深入讲解Python多线程编程,涵盖threading模块的核心用法:线程创建、生命周期、同步机制(锁、信号量、条件变量)、线程通信(队列)、守护线程与线程池应用。结合实战案例,如多线程下载器,帮助开发者提升程序并发性能,适用于I/O密集型任务处理。
338 0
|
3月前
|
XML JSON 数据处理
超越JSON:Python结构化数据处理模块全解析
本文深入解析Python中12个核心数据处理模块,涵盖csv、pandas、pickle、shelve、struct、configparser、xml、numpy、array、sqlite3和msgpack,覆盖表格处理、序列化、配置管理、科学计算等六大场景,结合真实案例与决策树,助你高效应对各类数据挑战。(238字)
232 0
|
4月前
|
安全 大数据 程序员
Python operator模块的methodcaller:一行代码搞定对象方法调用的黑科技
`operator.methodcaller`是Python中处理对象方法调用的高效工具,替代冗长Lambda,提升代码可读性与性能。适用于数据过滤、排序、转换等场景,支持参数传递与链式调用,是函数式编程的隐藏利器。
152 4
|
4月前
|
存储 数据库 开发者
Python SQLite模块:轻量级数据库的实战指南
本文深入讲解Python内置sqlite3模块的实战应用,涵盖数据库连接、CRUD操作、事务管理、性能优化及高级特性,结合完整案例,助你快速掌握SQLite在小型项目中的高效使用,是Python开发者必备的轻量级数据库指南。
376 0
|
4月前
|
小程序 PHP 图形学
热门小游戏源码(Python+PHP)下载-微信小程序游戏源码Unity发实战指南​
本文详解如何结合Python、PHP与Unity开发并部署小游戏至微信小程序。涵盖技术选型、Pygame实战、PHP后端对接、Unity转换适配及性能优化,提供从原型到发布的完整指南,助力开发者快速上手并发布游戏。

推荐镜像

更多