ArcGIS API for Python

空間解析、マッピング、GIS のための強力な API

ArcGIS API for Python は、Web GIS (ArcGIS Online / ArcGIS Enterprise) を活用してマップと地理空間データを扱うための Python ベースの API です。 GIS データの可視化や解析の実行だけでなく、ユーザー、グループ、アイテムなどを管理するためのシンプルで使いやすいツールを提供します。 さらに、自身が所有しているデータだけでなく、Esri 等が提供するすぐに使えるマップやデータにアクセスすることも可能です。 また、Pandas や Jupyter Notebook といった、他の Python 向けのライブラリやツールとの連携で、より豊富な機能を活用できます。

ArcGIS API for Python の特長

Web GIS の管理

ポータルの管理など、Web GIS で行う操作をスクリプトから実行できます。例えば、ユーザーやグループの作成・削除や、ポータル内のコンテンツの所有者の変更、組織内のユーザーやロールのレポートの作成などが可能です。これらのタスクを実行するスクリプトを作成し、タスクスケジューラ等で定期的に実行させることでルーティン タスクを自動化し、効率的な Web GIS の活用を実現できます。

コンテンツの作成

スクリプトから Web GIS のアイテムを作成し、サービスとして公開することが可能です。既存データの更新や複製もスクリプトから実行できるため、ピークを避けた時間帯にデータを一括更新することや、開発環境で作成した GIS コンテンツを本番環境へ移行させることが可能です。

GIS とデータサイエンス

Web GIS 上の解析サービスの実行ができる他、Pandas、NumPy 等の Python ライブラリやPyTorch、TensorFlow、CNTK などのディープラーニング フレームワークとの連携により、高度なデータ解析機能を提供します。また、Jupyter Notebook 環境で対話的にチャートやマップを作成し、Python ノートブック形式で共有することが可能です。

Python ベースの GIS API

ArcGIS API for Python は Python のベスト プラクティスを基にデザインされ、標準的なデータ構造や読みやすいイディオムを用いています。そのため、Python プログラマーにとっては ArcGIS を利用することが、ArcGIS ユーザーにとっては様々な GIS タスクを自動化することが容易に実現できます。

  • Web GIS の管理
  • コンテンツの作成
  • GIS とデータサイエンス
  • Python ベースの GIS API

製品概要

多彩な機能

ArcGIS API for Python は 上級ユーザーや開発者、Web GIS 管理者、データ サイエンティスト、コンテンツの作成者を対象に設計されており、多くの機能を備えています。ユーザーやグループの作成・削除や、ポータル内のコンテンツの所有者の変更などのポータル管理機能のほか、Web GIS のアイテム作成、既存データの更新や複製、さらに Web GIS 上の解析サービスの実行、他のPython ライブラリやディープラーニング フレームワークとの連携による高度なデータ解析などが可能です。

豊富な開発リソース

API リファレンスやサンプル コードが ArcGIS Developer (英語) で提供されています。このサイトでは、API のコンセプト、ArcGIS API for Python の機能を利用する際のベストプラクティスとなるガイド、そして実際の利用用途に合わせたサンプルコード等が豊富に提供されています。 また、世界中の ArcGIS ユーザーのコミュニティである Esri Community のArcGIS API for Python グループ 内の情報や、GitHub 上で公開しているイベントで使用したソースコードや、開発者向けのブログで紹介したサンプルコードなど、開発に役立つ情報もご利用いただけます。

無償で開発評価

開発リソースは ArcGIS Developer にて開発者アカウントを作成すれば、無償で利用可能です。また ArcGIS Developer の開発者アカウントがあれば、地図アプリに必要な背景地図や交通ネットワークなどの GIS データを提供するクラウドサービスを利用できるなど、すぐに利用可能な GIS リソースも充実しています。詳細は ArcGIS Platform 製品ページをご参照ください。 環境構築の手順については ArcGIS Developer 開発リソース集をご参照ください。

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