先看图：
Python作为最流行的编程语言之一，持续引领技术产业的发展，孕育了不断扩大的强大包生态系统。2023年，Python包在多样化的领域中展现出了引人注目的增长，反映了技术行业中不断变化的需求和创新。本文探讨了今年增长最快的Python包——它们不仅经历了飞速的增长，也显著推动了各个领域的进步。
Python包的增长是一个多方面的现象，通常通过下载量、更新频率、社区参与度以及在学术和工业项目中的采用率来衡量。今年增长最快的包中，如leafmap和geemap这样的包，在地理空间分析和制图领域成为了不可或缺的工具。
以下是完整列表：
- 🍃 leafmap：增长了+214% - leafmap[1]
- 🐥 DuckDB：增长了+192% - DuckDB[2]
- 🛰️ geemap：增长了+74% - geemap[3]
- 🔑 Placekey：增长了+72% - Placekey[4]
- ⛰️ Apache Sedona：增长了+69% - Apache Sedona[5]
- ❎ Xarray：增长了+56% - Xarray[7]
- 🐼 GeoPandas：增长了+54% - GeoPandas[8]
- 🗾 pydeck：增长了+54% - pydeck[9]
- 📦 Whitebox：增长了+47% - Whitebox[10]
- ⚙️ GDAL：增长了+38% - GDAL[11]
这些数据反映了这些库和工具的受欢迎程度和在地理空间领域的广泛应用，分别介绍一下：
leafmap：简单高效的地理数据可视化
leafmap是一个增长迅速的Python库，它简化了地理信息系统（GIS）数据的可视化和分析过程。它支持多种交互式地图，能够轻松集成来自不同源的地理数据。用户可以利用leafmap快速创建出富有表现力的地图，无需编写复杂的代码。从城市规划师到环境科学家，leafmap以其用户友好和高效性能受到广泛欢迎。
- GitHub：leafmap GitHub[13]
DuckDB：针对分析工作负载的嵌入式SQL数据库
DuckDB是一个适用于OLAP（在线分析处理）的分析型SQL数据库。它特别适合于数据科学和复杂分析，可以直接在Python环境中使用。DuckDB与Pandas库紧密集成，可以高效处理大规模数据集，支持快速查询与数据操作，非常适合地理数据分析。
geemap：Google Earth Engine的Python接口
geemap是一个与leafmap
增长相仿的库，专注于与Google Earth Engine（GEE）的交互。它利用GEE强大的地理数据处理能力，使用户能够在Python环境中执行复杂的地理空间分析。geemap的功能包括地图制作、地图代数、以及多种空间数据的导入和导出。它的高增长率证明了其在地理科学和遥感研究中的实用性和受欢迎程度。
Placekey：统一的地理编码系统
Placekey是一个创新的地理编码系统，旨在提供一个统一的方式来识别物理地点。它为地点提供了一个独特的标识符，极大地简化了地点数据的管理和分析工作。在处理地理空间数据集时，Placekey可以作为连接不同数据源的桥梁，为地理数据分析提供了极大的便利。
- GitHub：Placekey GitHub[19]
Apache Sedona：大规模地理空间数据处理
Apache Sedona（以前称为GeoSpark）： Apache Sedona是一个分布式地理空间数据库，支持在Apache Spark上进行大规模的地理数据处理。它提供了地理空间RDDs和DataFrames，允许开发者以并行的方式处理海量的地理信息数据，适用于复杂的空间数据分析和处理任务。
- GitHub：Apache Sedona GitHub[21]
xarray：多维数据集的灵活处理
xarray是一个处理带标签的多维数组的Python包，它在原生NumPy数组的基础上增加了维度、坐标和属性标签，使得数据操作更加直观。它广泛应用于气象学、海洋学和气候学等领域。
GeoPandas：地理空间数据的简化处理
GeoPandas是一个扩展了pandas功能以处理地理空间数据的开源库。它使得在Python中的空间操作变得简单，广泛用于环境规划、GIS数据处理和空间分析。
- GitHub：GeoPandas GitHub[25]
Pydeck：大规模数据的交互式可视化
Pydeck是一个基于WebGL的高效可视化工具，它是deck.gl的Python接口，用于交互式地展示大规模数据集，特别适用于城市规划和地理空间分析。
WhiteboxTools：先进的地理空间数据分析
WhiteboxTools是一个由Guelph大学开发的高级地理空间数据分析工具集，用于执行包括地形和水文分析在内的GIS任务。
- GitHub：WhiteboxTools GitHub[29]
H3：六边形层次地理编码
H3是一个由Uber创建的六边形层次地理编码系统，用于优化地理空间分析，如网格化数据集和创建更均匀的地理空间采样。
GDAL：地理空间数据的转换和处理
GDAL是一个用于读取和写入多种空间数据格式的开源库，它提供了强大的工具集，用于空间数据转换和处理。
本文受Matt Forrest[34]的帖子启发。
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参考资料
[1]leafmap: https://leafmap.org/
[2]DuckDB: https://duckdb.org/
[3]geemap: https://geemap.org/
[4]Placekey: https://www.placekey.io/
[5]Apache Sedona: https://sedona.apache.org/
[6]H3: https://h3geo.org/
[7]Xarray: http://xarray.pydata.org/en/stable/
[8]GeoPandas: https://geopandas.org/
[9]pydeck: https://pydeck.gl/
[10]Whitebox: https://www.whiteboxgeo.com/
[11]GDAL: https://gdal.org/
[12]leafmap: https://leafmap.org/
[13]leafmap GitHub: https://github.com/giswqs/leafmap
[14]DuckDB: https://duckdb.org/
[15]DuckDB GitHub: https://github.com/duckdb/duckdb
[16]geemap: https://geemap.org/
[17]geemap GitHub: https://github.com/giswqs/geemap
[18]Placekey: https://www.placekey.io/
[19]Placekey GitHub: https://github.com/Placekey/placekey-py
[20]Apache Sedona: https://sedona.apache.org/
[21]Apache Sedona GitHub: https://github.com/apache/incubator-sedona
[22]xarray: http://xarray.pydata.org/en/stable/
[23]xarray GitHub: https://github.com/pydata/xarray
[24]GeoPandas: https://geopandas.org/
[25]GeoPandas GitHub: https://github.com/geopandas/geopandas
[26]pydeck: https://pydeck.gl/
[27]pydeck GitHub: https://github.com/uber/deck.gl/tree/master/bindings/pydeck
[28]WhiteboxTools: https://www.whiteboxgeo.com/
[29]WhiteboxTools GitHub: https://github.com/jblindsay/whitebox-tools
[30]H3: https://h3geo.org/
[31]H3 GitHub: https://github.com/uber/h3
[32]GDAL: https://gdal.org/
[33]GDAL GitHub: https://github.com/OSGeo/gdal
[34]Matt Forrest: https://www.linkedin.com/posts/mbforr_gis-moderngis-geospatial-activity-7140032141706366976-Kduf
[35]我的博客: https://blog.renhai-lab.tech/
[36]我的GITHUB: https://github.com/renhai-lab
[37]我的GITEE: https://gitee.com/renhai-lab
[38]我的知乎: https://www.zhihu.com/people/Ing_ideas
[39]RSS: https://blog.renhai-lab.tech/rss.xml
