GIScript2016是支持Python3的地理空间数据处理和分析工具包，支持Jupyter和Spark，可以运行在单机以及大规模集群之上。GIScript with Jupyter+Spark on Docker这一技术栈非常强大，通过conda包管理程序还可以安装大量的科学计算包，如NumPy、Scikit、Pandas以及OpenCV、NLTK、Tensorflow、Keras等机器学习软件包，实在是大数据处理、分析和深入研究的神器。

1. 创建Docker容器

在前篇博文【GIScript2016-Docker上的Jupyter Notebook部署】中，介绍了将GIScript部署到Docker中的方法。然后我们可以将这个容器镜像推送到DockerHub上，就可以在联网的其它计算机中使用了。

1.1 提交容器镜像

首先，提交一个自己DockerHub账号下的镜像（如果还没有账号，就在hub.docker.com上注册一个），然后将当前的镜像提交为该账号的版本。如下所示：

docker commit GISpark openthings/gispark

1.2 推送镜像到云端

首先，登陆到Docker账号，如下：

docker login

根据提示输入在DockerHub上注册的账号和密码。

开始将Docker镜像推送到DockerHub云存储，如下。

docker push openthings/gispark

上面的openthings为自己在Dockerhub上的注册用户名，需要改为自己的。下同。

1.3 拉取镜像到本机

然后再去其它计算机上，拉取该镜像下来：

docker pull openthings/gispark

2. 运行Docker容器

2.1 运行GISript容器实例

docker run -it --name GISpark 
    -p 9000:8888 
    --user root -e GRANT_SUDO=yes 
    -v /本地目录/GISpark:/home/jovyan/work/GISpark 
    openthings/gispark

其中本地目录为宿主机的目录，用于存储共享的数据。输入Docker ps，可以看到当前运行的所有容器的列表。

2.2 关闭容器实例

按照控制台窗口的提示，按Ctrl+C然后选y或者连按两次Ctrl+C，即可退出运行状态。

2.3 重启容器实例

使用docker start 容器ID启动停止的实例（使用docker ps -a查看列表）。使用docker restart 容器ID可以重启运行中的实例。

2.4 开始使用

打开浏览器，输入：http://localhost:9000 ，即可看到： Jupyter的Web界面

3. 运行Python3例程

点取“New”按钮，选取“Python3”，创建一个新的Notebook。然后将下面的代码复制到Cell中。

以获取文件信息为例：

# coding: utf-8
import sys
from GIScript import GISCore,Conversion

'''
! \brief 文件路径定义
'''
strTiffPath  = "Raster/astronaut(CMYK)_32.tif"

if __name__ == '__main__':    
    try:
        fileParser = Conversion.FileParser()
        bOpen = fileParser.Open(strTiffPath, "fileTIF")
        if bOpen:
            rasterInfo  = fileParser.GetRasterInfo()
            nWidth      = rasterInfo.GetWidth()
            nHeight     = rasterInfo.GetHeight()
            pixelFormat = rasterInfo.GetPixelFormat()
            rc2Bounds   = rasterInfo.GetBounds()
            nBandCount  = rasterInfo.GetBandCount()
            nBlockSize  = rasterInfo.GetBlockSize()
            strPrj      = rasterInfo.GetProjection()
            dXRatio     = rc2Bounds.Width()/nWidth
            dYRatio     = rc2Bounds.Height()/nHeight
            colorset    = rasterInfo.GetColorset()
            dMax        = rasterInfo.GetMax()
            dMin        = rasterInfo.GetMin()
            dNoValue    = rasterInfo.GetNoValue()

            print("=========文件基本信息=========")
            print(" 图片宽：" , nWidth)
            print(" 图片高：" , nHeight)
            print(" 像素格式：",pixelFormat)
            print(" 波段数：", nBandCount)
            print(" 块大小：",nBlockSize)
            print(" 是否是块存储数据：",rasterInfo.GetIsTile())
            print(" Bound范围（左上右下）：(", rc2Bounds.left, ","\
                    ,rc2Bounds.top,  ",", rc2Bounds.right, ",", rc2Bounds.bottom, ")")

            print(" X、Y分辨率：", dXRatio, dYRatio)
            print(" 颜色表大小：" , len(colorset))
            print(" 极大值：" , dMax)
            print(" 极小值：" , dMin)
            print(" 无值：", dNoValue)

            if strPrj != "":
                print(" 投影：", strPrj)
            else:
                print(" 投影：平面坐标系")

            print("=============================")

            fileParser.Close()

    except SystemExit:
        raise
    except:
        sys.stderr.write(
"""An internal error occured.
""")
        raise

按Shift+Enter，即可运行上面的代码。

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/2306127/blog/755743

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GIScript2016-Docker 快速入门