Buradaki sorunun en önemli noktası, iş akışınızdaki hangi görevlerin gerçekten ArcGIS'e bağlı olmadığıdır? Açık adaylar tablo ve tarama operasyonlarını içerir. Verilerin bir gdb veya başka bir ESRI formatında başlaması ve bitmesi gerekiyorsa, bu yeniden biçimlendirmenin maliyetini nasıl en aza indireceğinizi (yani, gidiş dönüş sayısını en aza indirgeyin) veya hatta haklı çıkarmanız gerekir - basitçe rasyonalize etmek pahalı. Başka bir taktik, iş akışınızı python dostu veri modellerini daha önce kullanacak şekilde değiştirmektir (örneğin, vektör çokgenlerini ne kadar sürede terk edebilirsiniz?).
@Gene yankılanması için, numpy / scipy gerçekten harika olsa da, bunların mevcut tek yaklaşımlar olduğunu düşünmeyin. Listeleri, kümeleri, sözlükleri alternatif yapılar olarak da kullanabilirsiniz (@ blah238'in bağlantısı verimlilik farklılıkları hakkında oldukça açık olsa da), aynı zamanda jeneratörler, yineleyiciler ve bu yapıları python'da çalıştırmak için her türlü harika, hızlı, verimli araçlar da vardır. Python geliştiricilerinden Raymond Hettinger, her çeşit harika Python içeriğine sahip. Bu video güzel bir örnek .
Ayrıca, @ blah238'in çoğullamalı işleme konusundaki fikrini eklemek için, IPython içinde yazıyor / yürütüyorsanız (yalnızca "normal" python ortamı değil), birden fazla çekirdeği kullanmak için "paralel" paketini kullanabilirsiniz. Ben bu şeyler ile hiçbir whiz değilim, ama çok işlemli şeyler biraz daha üst düzey / acemi dostu bulmak. Muhtemelen gerçekten sadece orada bir kişisel din meselesi, bu yüzden bir tuz tanesi ile alın. Bu videoda 2:13:00 'dan başlayarak iyi bir genel bakış var . Tüm video genel olarak IPython için harika.
