Python高效下载高程数据：方法、技巧及案例260

高程数据在测绘、地理信息系统 (GIS)、地形分析等领域至关重要。获取高程数据通常涉及从在线数据源下载大量文件，这对于程序员来说是一个常见的任务。本文将详细介绍如何使用 Python 高效地下载高程数据，涵盖多种数据源、常用库和最佳实践，并提供完整的代码示例。

一、数据源

选择合适的的数据源是高效下载高程数据的关键第一步。常见的公开高程数据源包括：
ASTER GDEM (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Model): 提供全球30米分辨率的高程数据，可以从METI (Japan's Ministry of Economy, Trade and Industry)网站下载，但需要处理复杂的下载链接和文件命名规则。
SRTM (Shuttle Radar Topography Mission): 提供全球高程数据，分辨率从30米到90米不等，数据分散在多个站点，下载较为分散。
USGS (United States Geological Survey): 提供美国地区的高分辨率高程数据，下载接口较为规范。
OpenStreetMap (OSM): 虽然主要提供地图数据，但也可以通过其API获取部分高程数据。

选择数据源时，需要考虑数据分辨率、覆盖范围、数据格式（例如GeoTIFF、ASCII）、许可证以及下载速度等因素。

二、 Python库

Python拥有丰富的库来简化数据下载过程。以下是常用的库：
requests: 用于发送HTTP请求，下载数据。这是最基本的库，几乎所有下载任务都需要它。
urllib: Python内置库，提供更底层的网络访问功能，但requests通常更方便易用。
tqdm: 显示下载进度条，提升用户体验。
: 支持多线程或多进程下载，显著提高下载速度，特别是在下载多个文件时。
os 和 shutil: 用于文件系统操作，例如创建目录、重命名文件等。
rasterio: 用于读取和处理栅格数据（如GeoTIFF），方便后续处理下载的高程数据。

三、代码示例 (下载ASTER GDEM数据为例)

以下代码示例演示如何使用requests、tqdm和库下载ASTER GDEM数据。由于ASTER GDEM的下载链接比较复杂，这里只提供一个简化的示例，实际应用中需要根据具体链接规则进行调整。此示例假设您已获得所需的下载链接列表。```python
import requests
from tqdm import tqdm
from import ThreadPoolExecutor
import os
def download_file(url, filename):
"""下载单个文件"""
response = (url, stream=True)
total_size = int(('content-length', 0))
with open(filename, 'wb') as file, tqdm(
desc=filename,
total=total_size,
unit='iB',
unit_scale=True,
unit_divisor=1024,
) as bar:
for data in response.iter_content(chunk_size=1024):
size = (data)
(size)
def download_files(urls, filenames, num_threads=5):
"""多线程下载文件"""
with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor:
futures = [(download_file, url, filename) for url, filename in zip(urls, filenames)]
for future in tqdm(futures, desc="Downloading files", total=len(futures)):
()
# 示例数据 (替换为您的实际下载链接和文件名)
urls = [
"/",
"/",
"/"
]
filenames = [
"",
"",
""
]
# 创建下载目录
("data", exist_ok=True)
# 多线程下载
download_files(urls, [("data", filename) for filename in filenames])
print("下载完成!")
```