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Ajouter un fichier * .prj à la sortie via l'outil de script Python qui crée un filet ?

Ajouter un fichier * .prj à la sortie via l'outil de script Python qui crée un filet ?


Je suis un nouvel utilisateur de Python.

Je voulais créer une boîte à outils comme fishnet dans ArcGIS 10.2.

Tout, fonctionne bien. Cependant, en sortie, il n'y a pas de fichier .prj, bien que la référence spatiale ait été définie au niveau de l'outil.

Comment puis-je modifier le script pour obtenir un fichier .prj en sortie selon la référence spatiale définie ?

J'ai utilisé la fonction suivante pour définir la référence spatiale et finalement utilisé le résille pour créer la grille.

spatial_ref = arcpy.GetParameter(2) arcpy.CreateFishnet_management(outFeatureClass, originCoordinate, yAxisCoordinate, cellSizeWidth, cellSizeHeight, numRows, numColumns, opposéCoorner, labels, templateExtent, geometryType)

Vous n'avez pas défini votre référence spatiale. Votre outil a passé un objet de référence spatiale à votre script en tant que paramètre, mais votre script ne le fait pas. faire n'importe quoi avec. Le simple fait de le transmettre à votre script ne définit pas la référence spatiale.

2 possibilités :

  • Ne passez pas de référence spatiale. Définissez plutôt le système de coordonnées en sortie dans la boîte de dialogue Environnements… -> Coordonnées en sortie lorsque vous exécutez votre outil.

  • Transmettez une référence spatiale comme vous le faites maintenant, puis utilisez-la dans votre code pour définir l'environnement du système de coordonnées en sortie :

    arcpy.env.outputCoordinateSystem = arcpy.GetParameter(2)


Les fichiers PRJ définissent la projection du fichier de formes. Pour en créer un, définissez la projection dans ArcCatalog soit en utilisant l'outil Définir la projection, soit en cliquant avec le bouton droit sur la couche et sélectionnez les propriétés (il y a toute une boîte de dialogue là-bas).

Il suffirait également de copier le fichier prj à partir de votre entrée et de le renommer pour qu'il corresponde au fichier de forme.

Considérant que vous faites cela dans le cadre d'un outil que j'utiliserais pour définir la projection…

# obtenir la référence spatiale d'un objet existant desc = arcpy.Describe(InputData) SR = desc.spatialReference # définir la référence spatiale d'une classe d'entités arcpy.DefineProjection_management(outFeatureClass,SR)

Je remarque que votre script aréf_spatial = arcpy.GetParameter(2), il peut y avoir des problèmes avec ça… peut-être devriez-vous utiliserspatial_ref = arcpy.GetParameterAsText(2)ou il peut y avoir des problèmes avec la définition. j'utilise généralementsys.argv[n]pour accéder aux paramètres, je ne rencontre pas de problèmes là-bas. Vérifiez si votre référence spatiale est un objet :

SR = arcpy.SpatialReference(28355) # un par exemple type d'impression (SR)  print len(SR) Traceback (appel le plus récent en dernier): Fichier "", ligne 1, dans  TypeError : l'objet de type 'SpatialReference' n'a pas de len()

Où définir comme texte :

SR = "PROJCS['GDA_1994_MGA_Zone_55',GEOGCS['GCS_GDA_1994',DATUM['D_GDA_1994',SPHEROID['GRS_1980',6378137,298.257222101]],PRIMEM['Greenwich',0],UNIT['5329259532174 ],PROJECTION['Transverse_Mercator'],PARAMETRE['False_Easting',500000],PARAMETRE['False_Northing',10000000],PARAMETRE['Central_Meridian',147],PARAMETRE['Scale_Factor',0.9996],PARAMETRE_['Latitude_Of'Of ,0],UNIT['Meter',1]]" type d'impression (SR)  lentille d'impression (SR) 396

Pour vous assurer que votre référence spatiale telle que transmise contient une valeur, s'il s'agit d'une chaîne, vérifiez la longueur de la chaîne pour vous assurer qu'elle ne l'est pas"


Évitez de créer un TIN à l'aide d'un système de coordonnées géographiques, car la règle de triangulation de Delaunay ne peut pas être appliquée efficacement lorsque les unités XY sont exprimées en coordonnées sphériques.

Le type d'entité de surface définit la manière dont les entités en entrée contribueront à la définition de la surface triangulée.

  • Les entités ponctuelles peuvent être spécifiées en tant que points de masse, qui fournissent des nœuds de données dont les valeurs Z sont utilisées dans la triangulation de la surface.
  • Les entités linéaires peuvent être spécifiées en tant que points de masse et lignes de rupture, qui représentent des emplacements le long d'une surface avec des discontinuités linéaires de pente, telles que des lignes de crête, des lignes de rivage, des bords de chaussée, des emprises de bâtiment, etc.
  • Les entités polygonales peuvent également être spécifiées en tant que points de masse et lignes de rupture, ainsi que des entités de découpage qui définissent la zone de données, remplacent les entités qui définissent des régions avec des valeurs Z constantes (par exemple, des plans d'eau) et effacent des entités qui indiquent des zones intérieures où les données n'existent pas.

Le nombre maximal de nœuds pris en charge par un TIN dépend principalement des ressources mémoire libres et contiguës disponibles sur l'ordinateur. Envisagez de limiter le nombre total de nœuds à moins de 6 millions pour maintenir des performances d'affichage réactives et une convivialité globale. Les surfaces triangulées plus grandes sont mieux gérées à l'aide d'un jeu de données de terrain multi-résolution.

Définissez le paramètre d'environnement de la version de stockage du TIN sur PRE_10.0 si le TIN en cours de création sera utilisé dans les versions d'ArcGIS Desktop antérieures à 10.0.


Apprendre l'analyse géospatiale avec Python. Visitez http://geospatialpython.com/ pour obtenir un code de réduction de 50 %. Mais dépêchez-vous, l'accord se termine le 31 janvier 2016.

Dans cet article, je vais examiner l'extraction de données ponctuelles à partir d'un CSV fichier et créer un Fichier de formes avec le pyshp une bibliothèque. Les données consistent en l'emplacement des arbres avec divers attributs générés par le Conseil du comté de Fingal en Irlande. Les données peuvent être téléchargées sous forme de CSV fichier de dublined.ie.

pyshp est un pur Python bibliothèque conçue pour fournir un support en lecture et en écriture pour le ESRI Fichier de formes (.shp) et n'utilise que Python’s bibliothèque standard pour y parvenir. La bibliothèque peut être téléchargée à partir de https://code.google.com/p/pyshp/ et placée dans le sites-packages dossier de votre Python installation. Alternativement, vous pouvez utiliser l'installation facile…

REMARQUE: Vous devez vous familiariser avec le pyshp bibliothèque en visitant les exemples et les documents de Joel Lawhead ici.

Le code complet est au bas de l'article, ce qui suit est une procédure pas à pas. Lorsque vous êtes prêt à partir, ouvrez votre éditeur préféré et importez les modules requis pour la tâche à accomplir.

Nous utiliserons le obtenirWKT_PRJ fonction évoquée dans un article précédent.

Créer une instance du Shapefile Écrivain ( ) classe et déclarer le INDIQUER type de géométrie.

Définissez l'autoBalance sur 1. Cela impose que pour chaque enregistrement, il doit y avoir une géométrie correspondante.

Créez les noms de champ et les types de données pour chacun.

Créez une variable de compteur pour garder une trace du nombre d'entités écrites dans le Shapefile.

Ouvrez le CSV fichier en mode lecture.

Parcourez chaque ligne et affectez chaque attribut de la ligne à une variable.

Définissez la géométrie de chaque enregistrement en fonction des valeurs de longitude et de latitude.

Créez un enregistrement correspondant pour la géométrie à l'aide des attributs.

Imprimez pour filtrer le numéro de fonction actuel et augmentez le compteur.

Sauver le Fichier de formes à un emplacement et nommez le fichier.

Créer un fichier de projection (.prj)

Enregistrez et exécutez le script. Le nombre de fonctionnalités doit être imprimé sur la console.

Si vous ouvrez l'original CSV fichier, vous pouvez voir qu'il y a aussi 33670 enregistrements. Accédez à l'emplacement du fichier où vous avez enregistré le Fichier de formes production. Vous devriez voir quatre fichiers ci-dessous.

Et juste pour m'assurer que les données sont correctes, ici je les ai ouvertes dans QGIS.


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Vous passez le mot de passe dans la ligne de commande que vous exécutez. Ceux-ci peuvent probablement être visibles non seulement dans votre terminal, mais également par d'autres utilisateurs émettant la commande 'ps' (cela peut dépendre de la configuration du système). Et le mot de passe est en texte brut.

Je ne connais pas Fabric, mais si cela vous donne la possibilité de communiquer avec les commandes exécutées via leur stdin/stdout (comme subprocess.Popen() ), alors ce serait probablement un meilleur choix d'utiliser cela au lieu de 'echo username : mot de passe|. '.

De plus, vous pouvez choisir de créer le hachage du mot de passe dans votre script Python (à l'aide du module crypt et du sel "$1$XXXXXXXX$" ("X" sont des caractères aléatoires)) et de le transmettre à chpasswd -e . Le mot de passe en texte brut ne sera jamais affiché ou enregistré alors.


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fait référence à un objet. (Supposons que tous les noms entre guillemets sont les noms d'objets dans votre scène Blender)

2.8 Version récente de l'API

Un script python peut faire quelque chose avec ça.

Je fais juste mon devoir ici. Réponse rapide qui fonctionne en 2.8 :

Vous avez besoin de cette dernière ligne. Sans cela, je ne pouvais pas passer en mode édition. J'ai la réponse ici. Je voulais le poster ici, qui est en fait la question qui se pose lorsque vous recherchez cela sur Google, mais il a été verrouillé et ne pointe maintenant que vers cette question qui, grâce à @piotao, m'a indiqué la réponse.

Vous dites que le modificateur n'est pas ajouté au bon objet - les objets sélectionnés et actifs ne sont un problème que si vous utilisez des opérateurs, en manipulant directement les données, vous n'avez pas à vous soucier de ce qui est sélectionné ou actif, sauf si vous le souhaitez pour connaître le ou les objets sélectionnés en tant qu'éléments sur lesquels le script travaillera.


vous pouvez inspecter la structure du dictionnaire imbriqué obj et voir que votre ligne d'origine doit se lire :

à l'élément "memberId". De cette façon, vous pouvez garder le Python en tant que oneliner.

S'il y a plusieurs éléments dans l'élément "hits" imbriqué, vous pouvez faire quelque chose comme :

La solution de Chris Down est meilleure pour trouver une valeur unique pour les clés (uniques) à n'importe quel niveau.

Avec mon deuxième exemple qui imprime plusieurs valeurs, vous atteignez les limites de ce que vous devriez essayer avec une seule ligne, à ce stade, je ne vois pas pourquoi faire la moitié du traitement en bash et passerais à une solution Python complète .


Ajouter un fichier * .prj à la sortie via l'outil de script Python qui crée un filet ? - Systèmes d'information géographique

Oui, nous sommes ouverts aux affaires

Si vous avez des questions, envoyez-nous un e-mail à [email protected] ou tweetez-nous @echronosrtos.

S'il y a quelque chose dans le projet qui, selon vous, mérite d'être amélioré, veuillez créer un problème github.

Bien sûr, nous apprécions également vos modifications et contributions si vous en avez - voici une introduction.

Le RTOS eChronos est un système d'exploitation en temps réel (RTOS) développé à l'origine par NICTA/Data61 et Breakaway Consulting Pty. Ltd.

Il est destiné aux appareils à ressources limitées sans unités de gestion de mémoire et sans prise en charge de la mémoire virtuelle. À cette fin, la base de code RTOS est conçue pour être hautement modulaire et configurable à plusieurs niveaux, de sorte que seule la quantité minimale de code nécessaire soit jamais compilée dans une image système donnée.

Les implémentations disponibles ciblent actuellement ARM Cortex-M4 et PowerPC e500. Le RTOS fonctionne également sur les plates-formes POSIX (par exemple, Linux, MacOS-X, Windows avec cygwin ou MinGW) pour un prototypage rapide.

Démarrage rapide pour Linux et Windows

Obtenez une première impression de la façon dont le RTOS est utilisé sans entrer dans les détails d'une plate-forme matérielle embarquée. Cette section explique comment créer et exécuter une application simple au-dessus du RTOS en tant que processus Linux ou Windows standard.

Télécharger (Linux et Windows)

Téléchargez la dernière posix release et décompressez-le dans un répertoire de votre choix.

Le projet effectue des versions fréquentes, basées sur des améliorations circulant dans la branche principale du référentiel de code. Vous remarquerez que les versions ne sont pas que des instantanés du référentiel de code. Au contraire, ils ne fournissent que les éléments nécessaires aux plates-formes cibles individuelles, avec une partie du code et des outils déjà pré-construits.

Le posix La version vise à exécuter le RTOS sur n'importe quel système d'exploitation hôte POSIX, tel que Linux ou Windows (avec Cygwin ou MinGW).

Prérequis (Linux et Windows)

Vous avez besoin des outils suivants installés et prêts à l'emploi :

Sous Linux, utilisez votre gestionnaire de packages pour installer ces outils. Sous Windows, procurez-vous et installez Python 3 à partir de python.org et installez Cygwin ou MSys2, y compris le compilateur GCC.

Les commandes suivantes créent une version simple du RTOS eChronos avec un petit exemple d'application :

Sous Windows, exécutez prjprj au lieu de ./prj/prj.sh . Cela produit le binaire out/posix/acamar/system ( system.exe sous Windows).

Exécutez l'exemple de système avec la commande ./out/posix/acamar/system . Il imprime la tâche a et la tâche b à l'écran jusqu'à ce que vous l'arrêtiez en appuyant sur ctrl-c .

Si vous avez installé GDB, vous pouvez également exécuter ce système RTOS dans un débogueur. Démarrez GDB avec gdb out/posix/acamar/system et

  • définir un point d'arrêt avec b debug_print
  • démarrer le système avec run
  • gdb arrête maintenant le système juste avant d'imprimer la tâche a ou la tâche b , vous permettant d'inspecter l'état du système ou de continuer avec continuer

Pour vous donner une idée de ce qui se passe lors de la construction d'un système RTOS comme ci-dessus, voici un aperçu rapide de ce qui se passe sous le capot.

L'outil prj est l'outil de construction du RTOS. Son objectif premier est de

  1. rechercher et charger la configuration du système,
  2. générer du code RTOS spécifiquement pour la configuration du système,
  3. et construisez le RTOS et le code d'application dans un système binaire unique.

La commande ./prj/prj.sh build posix.acamar fait que prj recherche d'abord un fichier de configuration système avec une extension de nom de fichier .prx. Considérez les fichiers PRX comme des fichiers make. prj trouve ce fichier de configuration système dans share/packages/posix/acamar.prx , en fonction des chemins de recherche configurés dans project.prj .

acamar.prx répertorie tous les fichiers qui entrent dans la construction de ce système ainsi que quelques informations de configuration. Par exemple, ce système est configuré avec deux tâches, une et b, qui ont donné des fonctions de point d'entrée et des tailles de pile :

Dans la deuxième étape, prj utilise ces informations de configuration pour générer une copie personnalisée du code source RTOS. Cela rend le RTOS lui-même aussi petit que possible pour laisser plus de ressources à l'application.

La troisième étape consiste à appeler le compilateur et l'éditeur de liens pour créer tous les fichiers de code source répertoriés dans la configuration du système dans un binaire. prj appelle le module de construction spécifique à POSIX pour y parvenir.

Le fichier share/packages/rtos-example/acamar-test.c contient le code d'application principal du système d'exemple (le fichier PRX y fait référence comme rtos-example.acamar-test ). Ce fichier implémente deux tâches qui impriment perpétuellement leur nom et se cèdent l'une à l'autre.

Vous remarquerez que ce fichier contient également la fonction standard main() trouvée dans tous les programmes C. Si nécessaire, il pourrait, par exemple, initialiser du matériel avant de démarrer le RTOS, qui à son tour démarre les deux tâches.

Le projet eChronos n'est pas un seul RTOS, mais fournit une famille de variantes de RTOS avec différents ensembles de fonctionnalités. Acamar est le nom du plus petit, mais la version POSIX est livrée avec un certain nombre d'autres variantes plus puissantes. Ceux-ci fournissent des fonctionnalités RTOS "correctes", telles que des mutex, des interruptions et des temporisateurs. La section Variantes et composants contient plus d'informations sur ce sujet.

Le reste de ce README couvre les démarrages rapides ARM et PowerPC ainsi que tous les concepts de base du RTOS et comment les utiliser. Il utilise le référentiel de code source complet, pas seulement une version comme l'a fait le Guide de démarrage rapide ci-dessus.

Obtenez le code source avec la commande

Pour obtenir la chaîne d'outils GNU arm-none-eabi et gdb-arm-none-eabi pour la construction et le débogage du RTOS pour ARMv7-M, exécutez :

Les packages auront des noms légèrement différents selon les différentes distributions et versions de Linux.

Remarque : les anciennes versions d'Ubuntu ont un bogue connu avec l'installation du package ARM gdb (voir ici). Si vous ne parvenez pas à l'installer en raison d'un conflit, essayez d'abord d'ajouter une déviation dpkg pour les pages de manuel gdb :

Et puis réessayez la commande d'installation ci-dessus pour gdb-arm-none-eabi .

Pour obtenir qemu-system-arm pour émuler les systèmes ARM, lisez le fichier README.md de notre fork QEMU (assurez-vous d'utiliser la branche master).

Sur la plupart des distributions Linux, il sera plus simple d'utiliser les versions binaires incluses avec le référentiel fork QEMU - voir la section "Utilisation des binaires" du fichier QEMU README.md.

Exécuter un exemple de système (ARMv7m)

Construire et exécuter un exemple de système pour la variante RTOS Gatria sur ARMv7-M émulé par QEMU (LM3S) :

Démarrage rapide pour les cibles PowerPC e500

Prérequis (PowerPC e500)

Obtenez le code source avec la commande

Pour obtenir la chaîne d'outils GNU powerpc-linux-gnu pour construire le RTOS pour PowerPC e500 sur les systèmes Ubuntu Linux, exécutez :

Pour obtenir l'émulateur qemu-system-ppc pour exécuter les systèmes machine-qemu-ppce500 sur les systèmes Ubuntu Linux, exécutez :

Pour obtenir, compiler et installer powerpc-linux-gdb pour le débogage des systèmes PowerPC e500, exécutez :

Exécution d'un exemple de système (PowerPC e500)

Construire et exécuter un exemple de système pour la variante RTOS Kochab sur le PowerPC e500 émulé par QEMU :

Les concepts et l'utilisation de base du RTOS sont documentés dans le fichier README et le répertoire docs.

Une documentation plus détaillée de l'outil x.py se trouve dans x.py lui-même. Une documentation plus détaillée de l'outil prj se trouve dans prj/manual/prj-user-manual.md .

Des manuels d'API RTOS prégénérés peuvent être trouvés sur le wiki eChronos GitHub ou vous pouvez les créer vous-même.

Le modèle logiciel et la structure du RTOS sont régis par deux étapes de personnalisation.

Dans un premier temps, des caractéristiques, sous forme de Composants, sont personnalisés pour et composés en variantes du RTOS de telle sorte que chaque variante possède un ensemble de fonctionnalités spécifiques. Cette étape est prise en charge par l'outil x.py.

Dans la deuxième étape, la variante RTOS est personnalisée en fonction des propriétés et des exigences spécifiques d'une application spécifique. Bien que cette personnalisation soit limitée aux fonctionnalités fournies par la variante donnée, elle contrôle des détails tels que le nombre de tâches requises par l'application. Cette étape est prise en charge par l'outil prj.

Les deux étages peuvent éventuellement être séparés en déployant un lancement de produit à un projet d'application. Le projet d'application n'est alors exposé qu'à la deuxième étape et à la variante et aux fonctionnalités du RTOS dont ils ont besoin.

Les sections suivantes couvrent ces concepts plus en détail.

Le RTOS est disponible dans un certain nombre de variantes, chacun offrant un ensemble spécifique de fonctionnalités pour une plate-forme particulière.

La variante RTOS Rigel prend en charge les tâches, la planification à tour de rôle coopératif, les mutex, les signaux et les événements d'interruption qui peuvent déclencher l'envoi de signaux. Il est disponible pour ARMv7-M émulé par QEMU.

La variante RTOS Kochab prend en charge les tâches, la planification prioritaire préemptive, les mutex avec héritage prioritaire, les sémaphores, les signaux et les événements d'interruption qui peuvent provoquer la préemption des tâches et déclencher l'envoi de signaux. Il est disponible pour la carte de découverte ARMv7e-M STM32F4-Discovery, l'ARMv7-M émulé par QEMU et le PowerPC e500 émulé par QEMU.

Les fonctionnalités sont implémentées individuellement Composants dans des fichiers C individuels. Contrairement aux logiciels typiques basés sur C, le RTOS ne compile pas les composants individuellement et les relie ensuite en un seul binaire. Au lieu de cela, l'outil RTOS x.py fusionne les fichiers de composants d'une variante en un seul fichier C appelé le Module RTOS. L'ensemble de fonctionnalités de chaque variante RTOS est spécifié dans l'outil x.py lui-même. Cela permet de meilleures optimisations au moment de la compilation.

L'outil x.py prend également en charge la construction versions de produits du RTOS. Une version de produit regroupe un ensemble de variantes et de plates-formes cibles adaptées à un certain produit d'application qui s'appuie sur le RTOS. Ainsi, le produit applicatif ne voit que ce dont il a besoin sans être inutilement exposé à toutes les fonctionnalités et plates-formes prises en charge par le RTOS. Les variantes et plates-formes contenues dans une version sont définies par release_cfg.py .

Systèmes, modules et packages

Un RTOS système englobe l'intégralité du système d'exploitation et une application par-dessus. Il se compose notamment de :

  • le système d'exploitation sous la forme d'une variante du RTOS avec un ensemble de fonctionnalités adapté à l'application (par exemple, quelle forme de planification est prise en charge)
  • une configuration du système qui adapte la variante à l'instance d'application spécifique (par exemple, le nombre de tâches ou de mutex requis par l'application)
  • le code d'application lui-même

Les systèmes sont construits via l'outil prj qui implémente le système de construction RTOS. Au niveau du système de construction, les systèmes sont composés de modules (comme le module RTOS), de sorte que les modules fournissent l'unité de composition et de réutilisation.

Dans sa forme la plus simple, un module est un fichier C et c'est généralement tout ce que les applications ont besoin de savoir sur les modules. Cependant, les modules peuvent être constitués des éléments suivants :

  • Fichier de définition d'entité nommé entity.py ou <module_name>.py , spécifiant le contenu du module et les options de personnalisation en fournissant un objet Python module.
  • C et fichier d'en-tête nommé <module_name>.c/h , fournissant l'interface publique et son implémentation du module en C
  • Fichier d'assemblage nommé <module_name>.s , fournissant la fonctionnalité du module en tant que code d'assemblage
  • Script de l'éditeur de liens nommé <module_name>.ld , spécifiant les commandes de l'éditeur de liens pour lier le système (pas seulement le module)
  • Schéma de configuration XML (en tant que fichier autonome ou intégré au script de définition d'entité ou aux fichiers de code source), spécifiant les paramètres de configuration pris en charge par le module
  • Script du module Builder <module_name>.py , définissant une fonction system_build() à exécuter pour que le système soit construit. La présence de cette fonction distingue le module en tant que module Builder.

Un système est défini et configuré de manière statique dans son configuration du système dans un fichier .prx. Il s'agit d'un fichier XML qui répertorie les modules qui composent un système et fournit des paramètres de configuration pour chacun des modules. Le fichier .prx comprend une déclaration statique de toutes les ressources RTOS utilisées par le système, y compris toutes les tâches, mutex, sémaphores, gestionnaires d'interruption, etc. L'outil prj lit les fichiers .prx et compose, compile et lie tout le code pour produire un système binaire.

Un système complet se compose généralement de

  • un module RTOS
  • modules dictant le processus de construction pour la plate-forme cible
  • un ou plusieurs modules contenant le code d'assemblage spécifique à la plate-forme requis par la variante RTOS pour implémenter la fonctionnalité de bas niveau du système d'exploitation
  • un ou plusieurs modules contenant du code fourni par l'utilisateur qui implémentent la fonctionnalité de l'application

Par exemple, l'exemple de système RTOS Kochab pour PowerPC e500 émulé par QEMU (défini dans packages/machine-qemu-ppce500/example/kochab-system.prx ) contient les modules suivants :

  • ppce500.rtos-kochab , la variante Kochab du RTOS pour ppce500.
  • ppce500.build et ppce500.default-linker , qui définissent la construction et la liaison pour ppce500.
  • ppce500.interrupts-util et ppce500.vectable , qui fournissent le code RTOS de niveau assembleur pour ppce500.
  • ppce500.debug et generic.debug , qui définissent les stubs pour l'impression de débogage.
  • machine-qemu-ppce500.example.kochab-test , le programme de test fourni par l'utilisateur pour le PowerPC e500 émulé par Kochab QEMU.

Sur le système de fichiers, les modules sont regroupés en paquets, permettant aux modules d'être organisés en fonction de caractéristiques communes (telles que la plate-forme ou l'utilisation prévue). Par exemple, les modules variantes PowerPC e500 RTOS sont regroupés avec les modules build , default-linker , interrupts-util et vectable dans le package ppce500. Autre exemple, les exemples de code RTOS indépendants de la plate-forme, tels que les modules kochab-mutex-test et timer-test, sont regroupés dans le package rtos-example.

Comme décrit ci-dessus, x.py fournit les moyens de générer toutes les différentes variantes RTOS et prj fournit les moyens de combiner un module RTOS avec d'autres modules pour produire un binaire système.

Il y a deux étapes principales dans la construction d'un système basé sur RTOS à partir du référentiel RTOS.

Étape 1 : Générez les variantes RTOS.

Cela génère toutes les variantes RTOS. Pour chaque variante spécifiée dans x.py, il trouve les composants appropriés et les combine dans la variante RTOS. La variante résultante se trouve dans packages/<platform>/rtos-<variant> .

Veuillez consulter la documentation à l'intérieur de x.py pour plus d'informations sur l'outil.

Cela trouve le fichier .prx approprié, combine les modules requis et génère un binaire système. prj peut être configuré davantage à l'aide du fichier project.prj de niveau supérieur, qui spécifie les tâches qui sont automatiquement exécutées lorsque prj est exécuté ainsi que les emplacements pour rechercher les modules et les fichiers de configuration .prx.

Pour plus de commodité, prj peut être configuré pour régénérer automatiquement les modules RTOS à chaque exécution. Cela se fait en incluant la ligne suivante dans le fichier project.prj :

Veuillez consulter prj/manuals/prj-user-manual pour plus d'informations sur l'outil prj.

Développement d'une variante RTOS

Pour générer le code de toutes les variantes RTOS disponibles :

Le code RTOS résultant est placé dans packages/<platform>/rtos-<variant>/ .

Les variantes RTOS elles-mêmes sont spécifiées sous forme de listes de composants dans x.py lui-même. L'ajout d'une nouvelle variante RTOS signifie l'ajout des entrées de liste appropriées à x.py et l'ajout d'un nouveau code de composant dans la structure de répertoire des composants si nécessaire.

Veuillez consulter le code de composant existant sous composants pour des exemples sur la façon de développer des composants RTOS.

Création de la documentation utilisateur

Les manuels des principales variantes de RTOS sont créés avec la commande ./x.py build docs . Sous Linux, cela dépend des outils wkhtmlverspdf et pandoc étre installé.

Les manuels sont créés dans packages/<platform>/rtos-<variant>/documentation.* en HTML, Markdown et PDF.

Comme le code de composant RTOS, le contenu du manuel d'utilisation est composé de sorte que seule la documentation utilisateur des composants présents dans une variante RTOS particulière apparaisse dans le manuel d'utilisation de cette variante.

Voir components/*/docs.md pour des exemples de documentation utilisateur à composants.

Pour créer uniquement le binaire de l'outil prj pour une utilisation autonome :

Configurer et construire un système

Pour construire un système, utilisez le sous-outil prj build de prj , en fournissant le nom du système comme argument. Le nom du système est le nom de base de son fichier .prx, moins son extension .prx, ajouté à une chaîne séparée par des points indiquant l'emplacement du sous-package dans lequel il peut être trouvé.

Par exemple, pour construire le système dont le fichier .prx se trouve dans packages/machine-qemu-ppce500/example/kochab-timer-demo.prx , à partir du niveau supérieur du référentiel :

Alternativement, en supposant que le binaire de l'outil prj se trouve sur le PATH :

Construire une version de produit

Pour créer toutes les versions du produit, exécutez :

Les versions sont définies dans le script de niveau supérieur release_cfg.py et sont générées par x.py dans release/*.tar.gz .

Chaque version de produit contient :

  • un fichier LICENCE
  • un fichier README.md contenant une brève introduction à la version
  • un fichier build_info contenant le hachage de validation du référentiel RTOS à partir duquel la version a été construite
  • un répertoire de partage, contenant la structure du répertoire des packages contenant tous les packages publiés
  • un binaire prj pré-construit pour la plate-forme hôte ciblée par la version

Notez que tous les manuels d'utilisation disponibles pour chaque variante RTOS de la version sont disponibles sur share/packages/<platform>/rtos-<variant>/documentation.* en HTML, Markdown et PDF.

Après avoir décompressé la version du produit, créez un fichier project.prj pour votre projet logiciel afin de pouvoir utiliser l'outil prj fourni avec la version.

Un project.prj minimal contient, à tout le moins, une entrée de chemin de recherche pour donner à prj un indice sur l'endroit où trouver les modules. Voici un exemple qui pointe vers son emplacement relatif à partir de la racine de la version :

Après cela, le binaire prj fourni avec la version peut être utilisé de la même manière que dans le référentiel RTOS. Un code d'application supplémentaire peut être placé dans d'autres répertoires tant qu'ils sont inclus en tant que chemins de recherche dans le fichier project.prj.

Par exemple, pour créer le système de démonstration de minuterie Kochab fourni avec la version PowerPC e500 du RTOS pour Linux, exécutez :

Notez que la variable d'environnement PATH doit être configurée manuellement afin qu'elle inclue les outils invoqués par prj .

Le répertoire des composants contient la source et la documentation des composants RTOS.

Le répertoire packages fournit divers modules RTOS spécifiques à la plate-forme et d'autres modules source. Les modules RTOS générés par x.py sont sortis vers des emplacements dans la structure de répertoires des packages.

L'outil x.py fournit une interface pour :

Une grande partie de l'implémentation sous-jacente de x.py réside dans le répertoire pylib et sa suite d'autotests ( x.py test x ) est implémentée dans x_test.py .

Le répertoire prj contient tout ce qui concerne l'outil prj, qui fournit une interface pour la configuration et la construction de systèmes sous forme de compositions de modules source.

Le répertoire de publication est créé par x.py et contient tous les artefacts pouvant être publiés tels que les versions de produit.

Les répertoires external_tools et tools contiennent des outils externes dédiés au référentiel afin que le référentiel soit autonome dans sa capacité à fournir tout ce qui est nécessaire au développement. Voir external_tools/LICENSE.md et tools/LICENSE.md pour les informations de licence concernant le contenu de ces répertoires.

Le répertoire pm contient des métadonnées relatives à la gestion de projet. Ces métadonnées sont cruciales pour documenter que nos processus de développement internes sont correctement suivis, ainsi que pour fournir un enregistrement pour l'audit externe. La documentation des fonctionnalités pour les tâches de développement réside dans pm/tasks , et leurs avis peuvent être trouvés sous pm/reviews .

Le répertoire docs contient divers contenus liés à la documentation des versions, notamment des modèles de manuels générés automatiquement et des fichiers README de niveau supérieur pour les versions de produits.

Le répertoire unit_tests contient du code de test unitaire, y compris un modèle des planificateurs RTOS implémentés en Python.


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Nous avons rencontré la même chose avec Matlab Builder JA. Non seulement les chemins sont absolus, mais Matlab ajoute également d'autres boîtes à outils qu'il trouve sur le chemin, ce qui est irritant, car la machine de construction n'a pas de licences pour beaucoup d'entre eux.

  • Modifiez le fichier prj à la main pour vous débarrasser des chemins absolus
  • Vérifiez-le dans le contrôle de source et construisez avec mcc
  • NE JAMAIS vérifier le fichier prj après qu'il a été touché par deploytool (faites toutes les modifications à la main dans un éditeur)

Notre contrôle de révision vous permet de modifier les fichiers sans extraction explicite, donc l'utilisation de deploytool n'est pas un problème. Mais pourquoi voudriez-vous?

Je ne sais pas ce que fait le packageur final, mais s'il regroupe simplement le MCR avec le binaire compilé, j'écrirais simplement un remplacement.

Personnellement, j'utilise le projet Visual Studio 2005 pour maintenir mes projets de déploiement, puis convertir le VCPROJ en PRJ à la volée à l'aide de l'étape de commande de génération http://younsi.blogspot.com/2011/11/matlab-relative-path-issue-in- prj.html

Ce que j'ai trouvé le plus utile, c'est de créer un exe autonome à l'aide de mcc :

L'option -C indique à mcc de générer le fichier ctf (qui est l'archive de tous les éléments MATLAB compilés) en tant que fichier séparé. J'ai eu des problèmes sur certains ordinateurs cibles en utilisant un seul exe avec tout compilé.

L'option -m indique à mcc de créer un fichier exe.

Les options -a indiquent à mcc d'inclure le fichier spécifié dans le package. Par exemple, si votre script utilise deux fichiers fig et un fichier de données, vous avez besoin d'un -a pour chacun pour vous assurer qu'ils sont mis dans le package de sortie.


Ajouter un fichier * .prj à la sortie via l'outil de script Python qui crée un filet ? - Systèmes d'information géographique

Makeflow pour le pipeline de traitement des drones

Le système de fichiers scientifique est utilisé pour fournir les points d'entrée pour les différentes tâches disponibles (appelées "applications" avec le système de fichiers scientifique). Ces applications sont utilisées pour créer des workflows.

Voici la définition de certains des termes que nous utilisons avec des liens vers des informations supplémentaires

BETYdb BETYdb est une base de données qui peut être utilisée pour stocker des données de caractéristiques et de rendement. Il peut être utilisé dans le pipeline de traitement comme source de géométrie de tracé pour le découpage.

GeoJSON GeoJSON est un format JSON permettant de spécifier des informations de forme géographique. Il s'agit du format par défaut pour spécifier les géométries de tracé.

Makeflow Nous utilisons Makeflow pour exécuter les applications définies avec Scientific Filesystem. Cet outil permet la récupération d'erreurs, les nouvelles tentatives automatiques, l'informatique distribuée et de nombreuses autres fonctionnalités.

Système de fichiers scientifique Nous utilisons le système de fichiers scientifique pour organiser nos applications, faciliter l'exécution et aider à la reproductibilité.

Cette section contient des informations sur l'exécution des différentes applications dans le conteneur de workflow Docker existant. En associant ces différentes applications, des flux de travail flexibles peuvent être créés et distribués.

Pour déterminer quelles applications sont disponibles, essayez la commande suivante :

Les différents composants de la ligne de commande sont :

  • docker run --rm tells Docker to run an image and remove the resulting container automatically after the run
  • agdrone/canopycover-workflow:latest is the Docker image to run
  • apps the command that lists the available apps
    get Docker
  • Create an inputs folder in the current working directory (or other folder of your choice) to hold input files
  • Create an outputs folder in the current working directory (or other folder of your choice) to hold the results
  • Create an checkpoints folder. The checkpoints folder will contain the generated workflow checkpoint data allowing easy error recovery and helps prevent re-running an already completed workflow. Removing the workflow checkpoint files will enable a complete re-run of the workflow

Most of the apps described in this document need additional information to perform such as the source image name. This information is provided through a JSON file that is made available to a running container.

Each of the apps described provide the keys they expect to find, along with a description of the associated value.

We recommend naming the configuration JSON files something that is related to the intent such as the workflow that they are a part of.

This app retrieves the plots from a BETYdb instance and saves them to a file in the GeoJSON format.

JSON configuration
There are two JSON key/value pairs needed by this app.

  • BETYDB_URL: the URL of the BETYdb instance to query for plot geometries
  • PLOT_GEOMETRY_FILE: the path to write the plot geometry file to, including the file name

Sample command line

The different components of the command line are:

  • docker run --rm tells Docker to run an image and remove the resulting container automatically after the run ( --rm ) previously created outputs folder to the /output location on the running image
  • -v $/my-jx-args.json:/scif/apps/src/jx-args.json mounts the JSON configuration file so that it's available to the app
  • agdrone/canopycover-workflow:latest is the Docker image to run
  • run betydb2geojson the command that runs the app

Please notice that the /output folder on the command line corresponds with the PLOT_GEOMETRY_FILE starting path value in the configuration JSON

This app loads plot geometries from a shapefile and saves them to a file in the GeoJSON format.

JSON configuration
There are two JSON key/value pairs needed by this app.

  • PLOT_SHAPEFILE: the path to the shapefile to load and save as GeoJSON
  • PLOT_GEOMETRY_FILE: the path to write the plot geometry file to, including the file name

Sample command line

The different components of the command line are:

  • docker run --rm tells Docker to run an image and remove the resulting container automatically after the run ( --rm ) previously created inputs folder to the /input location on the running image
  • -v $/outputs:/output mounts the previously created outputs folder to the /output location on the running image
  • -v $/my-jx-args.json:/scif/apps/src/jx-args.json mounts the JSON configuration file so that it's available to the app
  • agdrone/canopycover-workflow:latest is the Docker image to run
  • run shp2geojson the command that runs the app

Please notice the following:

  • the /input folder on the command line corresponds with the PLOT_SHAPEFILE starting path value in the configuration JSON this is where the app expects to find the shapefile to load and convert
  • the /output folder on the command line corresponds with the PLOT_GEOMETRY_FILE starting path value in the configuration JSON

This app masks out soil from an image.

JSON configuration
There are JSON key/value pairs for this app

  • SOILMASK_SOURCE_FILE: the path to the image to mask the soil from
  • SOILMASK_MASK_FILE: the name of the mask file to write. Will be written to the path defined in SOILMASK_WORKING_FOLDER if a path is not specified
  • SOILMASK_WORKING_FOLDER: the path to where the results of processing should be placed
  • SOILMASK_OPTIONS: any options to be passed to the script

The following JSON example would have the soilmask app write the mask to a file named orthomosaic_masked.tif in the /output/ folder of the running Docker image:

The following options are available to be specified on the SOILMASK_OPTIONS JSON entry:

  • --metadata METADATA this option indicates a metadata YAML or JSON file to use when processing
  • --help displays the soilmask help information without any file processing

Sample command line

The different components of the command line are:

  • docker run --rm tells Docker to run an image and remove the resulting container automatically after the run ( --rm ) previously created inputs folder to the /input location on the running image
  • -v $/outputs:/output mounts the previously created outputs folder to the /output location on the running image
  • -v $/my-jx-args.json:/scif/apps/src/jx-args.json mounts the JSON configuration file so that it's available to the app
  • agdrone/canopycover-workflow:latest is the Docker image to run
  • run soilmask the command that runs the app

Please notice the following:

  • the /input folder on the command line corresponds with the SOILMASK_SOURCE_FILE path value in the configuration JSON this is where the app expects to find the source image
  • the /output folder on the command line corresponds with the SOILMASK_WORKING_FOLDER path value in the configuration JSON this is where the masked image is stored

This app clips georeferenced images to plot boundaries.

JSON configuration
There are JSON key/value pairs for this app

  • PLOTCLIP_SOURCE_FILE: the path to the image to clip BETYdb to GeoJsonand Shapefile to GeoJson
  • PLOTCLIP_WORKING_FOLDER: the path to where the results of processing should be placed each plot clip is placed in a folder corresponding to the plot name
  • PLOTCLIP_OPTIONS: any options to be passed to the script

The following JSON example would have the plot clips written to the /output/ folder of the running Docker image:

The following options are available to be specified on the PLOTCLIP_OPTIONS JSON entry:

  • --metadata METADATA this option indicates a metadata YAML or JSON file to use when processing
  • --keep_empty_folders specifying this option will create a folder with the plot name even if the plot doesn't intersect the image
  • --plot_column PLOT_COLUMN specifies the column name ("properties" sub-key with GeoJSON) to use as the plot name
  • --help displays the plotclip help information without any file processing

Sample command line

The different components of the command line are:

  • docker run --rm tells Docker to run an image and remove the resulting container automatically after the run ( --rm )
  • -v $/inputs:/input mounts the previously created inputs folder to the /input location on the running image
  • -v $/outputs:/output mounts the previously created outputs folder to the /output location on the running image
  • -v $/my-jx-args.json:/scif/apps/src/jx-args.json mounts the JSON configuration file so that it's available to the app
  • agdrone/canopycover-workflow:latest is the Docker image to run
  • run plotclip the command that runs the app

Please notice the following:

  • the /input folder on the command line corresponds with the PLOTCLIP_SOURCE_FILE path value in the configuration JSON this is where the app expects to find the source image
  • the /output folder on the command line corresponds with the PLOTCLIP_WORKING_FOLDER path value in the configuration JSON this is where the plot image clips are saved

Find files and write JSON

This app locates files with a specific name and writes a JSON file that can then be used to process those files. Makeflow is a deterministic scheduler, meaning that when it's run it needs to "know" everything about a job such as which files are input. Apps like Plotclip are non-deterministic in that there isn't a way ahead of time of knowing which plots intersect an image (unless complete plot coverage is guaranteed, which doesn't always happen). Even in cases where the output of a step is deterministic, it may still be handy to use this app to build up a JSON file.

The source top-level folder is shallowly searched, only immediate sub-folders are searched, and the top folder is ignored.

JSON configuration
There are JSON key/value pairs for this app

  • FILES2JSON_SEARCH_NAME: the complete name of the file to find
  • FILES2JSON_SEARCH_FOLDER: the starting path to begin searching in
  • FILES2JSON_JSON_FILE: the path to the found file's JSON is written to

The following JSON example would have the JSON file written to the /output/files.json file of the running Docker image:

Sample command line

The different components of the command line are:

  • docker run --rm tells Docker to run an image and remove the resulting container automatically after the run ( --rm )
  • -v $/inputs:/input mounts the previously created inputs folder to the /input location on the running image
  • -v $/outputs:/output mounts the previously created outputs folder to the /output location on the running image
  • -v $/my-jx-args.json:/scif/apps/src/jx-args.json mounts the JSON configuration file so that it's available to the app
  • agdrone/canopycover-workflow:latest is the Docker image to run
  • run find_files2json the command that runs the app

Please notice the following:

  • the /input folder on the command line corresponds with the FILES2JSON_SEARCH_FOLDER path value in the configuration JSON this is where the app will start its search
  • the /output folder on the command line is included as part of the FILES2JSON_JSON_FILE path value in the configuration JSON this is the folder where the found file's JSON are saved

This app calculates the canopy cover of soilmasked images and writes the CSV files next to the source image (in the same folder).

JSON configuration
There are JSON key/value pairs for this app

The following JSON example shows how to define runtime options when running this app:

The following options are available to be specified on the CANOPYCOVER_OPTIONS JSON entry:

  • --metadata METADATA this option indicates a metadata YAML or JSON file to use when processing
  • --help displays the canopy cover help information without any file processing. This is useful for finding options which affect the output

Sample command line

The different components of the command line are:

  • docker run --rm tells Docker to run an image and remove the resulting container automatically after the run ( --rm )
  • -v $/inputs:/input mounts the previously created inputs folder to the /input location on the running image
  • -v $/outputs:/output mounts the previously created outputs folder to the /output location on the running image
  • -v $/my-jx-args.json:/scif/apps/src/jx-args.json mounts the JSON configuration file so that it's available to the app
  • -v $/canopy_cover_files.json:/scif/apps/src/canopy_cover_files.json mounts the JSON file containing information on the files to process so that it's available to the app also see Find files and write JSON
  • agdrone/canopycover-workflow:latest is the Docker image to run
  • run canopycover the command that runs the app

Please notice the following:

  • the /input folder on the command line corresponds to where the files to be processed are expected to be found and where the CSV files are written to

Greenness Indices calculation

This app calculates several greenness indices of soilmasked images and writes the CSV files next to the source image (in the same folder).

JSON configuration
There are JSON key/value pairs for this app

The following JSON example shows how to define runtime options when running this app:

The following options are available to be specified on the GREENNESS_INDICES_OPTIONS JSON entry:

  • --metadata METADATA this option indicates a metadata YAML or JSON file to use when processing
  • --help displays the greenness indices help information without any file processing. This is useful for finding options which affect the output

Sample command line

The different components of the command line are:

  • docker run --rm tells Docker to run an image and remove the resulting container automatically after the run ( --rm )
  • -v $/inputs:/input mounts the previously created inputs folder to the /input location on the running image
  • -v $/outputs:/output mounts the previously created outputs folder to the /output location on the running image
  • -v $/my-jx-args.json:/scif/apps/src/jx-args.json mounts the JSON configuration file so that it's available to the app
  • -v $/greenness_indices_files.json:/scif/apps/src/greenness-indices_files.json mounts the JSON file containing information on the files to process so that it's available to the app also see Find files and write JSON
  • agdrone/canopycover-workflow:latest is the Docker image to run
  • run greenness-indices the command that runs the app

Please notice the following:

  • the /input folder on the command line corresponds to where the files to be processed are expected to be found and where the CSV files are written to

This app recursively merges same-named CSV files to a destination folder. If the folder contains multiple, differently named, CSV files, there will be one resulting merged CSV file for each unique CSV file name. All the source CSV files are left intact.

JSON configuration
There are JSON key/value pairs for this app

  • MERGECSV_SOURCE: the path to the top-level folder containing CSV files to merge
  • MERGECSV_TARGET: the path where the merged CSV file is written
  • MERGECSV_OPTIONS: any options to be passed to the script

The following options are available to be specified on the MERGECSV_OPTIONS JSON entry:

  • --no_header this option indicates that the source CSV files do not have header lines
  • --header_count <value> indicates the number of header lines to expect in the CSV files defaults to 1 header line
  • --filter <file name filter> one or more comma-separated filters of files to process files not matching a filter aren't processed
  • --ignore <file name filter> one or more comma-separated filters of files to skip files matching a filter are ignored
  • --help displays the help information without any file processing

By combining filtering options and header options, it's possible to precisely target the CSV files to process.

The filters work by matching up the file name found on disk with the names specified with the filter to determine if a file should be processed. Only the body and extension of a file name is compared, the path to the file is ignored when filtering.

Sample command line

The different components of the command line are:

  • docker run --rm tells Docker to run an image and remove the resulting container automatically after the run ( --rm ) previously created inputs folder to the /input location on the running image
  • -v $/outputs:/output mounts the previously created outputs folder to the /output location on the running image
  • -v $/my-jx-args.json:/scif/apps/src/jx-args.json mounts the JSON configuration file so that it's available to the app
  • agdrone/canopycover-workflow:latest is the Docker image to run
  • run merge_csv the command that runs the app

Please notice the following:

  • the /input folder on the command line corresponds with the MERGECSV_SOURCE path value in the configuration JSON this is where the app expects to find the CSV files to merge
  • the /output folder on the command line corresponds with the MERGECSV_TARGET path value in the configuration JSON this is where the merged CSV files are stored

Cleaning up a workflow run will delete workflow generated files and folders. Be sure to copy the data you want to a safe place before cleaning.

By adding the --clean flag to the end of the command line used to execute the workflow, the artifacts of a previous run will be cleaned up.

It's recommended, but not necessary, to run the clean app between processing runs by either running this command or through other means.

Notice the additional parameter at the end of the command line (--clean).

Makeflow has monitoring tools available that can be used to follow the progress of the workflows. The makeflow_monitor tool can be a good starting point.

A Note On Docker Sibling Containers

The OpenDroneMap workflow uses sibling containers. This is a technique for having one Docker container start another Docker container to perform some work. We plan to find a secure alternative for future releases (see AgPipeline/issues-and-projects#240), primarily because of a potential security risk that makes this approach not suitable for shared cluster computing environments (it is also a concern for containers such as websites and databases that are exposed to the internet, but that is not the case here). You can just as safely run these workflows on your own computer as you can any trusted Docker container. However, with sibling containers the second container requires administrator ("root") privileges - please see Docker documentation for more details.

There are automated test suites that are run via GitHub Actions. In this section we provide details on these tests so that they can be run locally as well.

These tests are run when a Pull Request or push occurs on the develop or main branches. There may be other instances when these tests are automatically run, but these are considered the mandatory events and branches.

These tests are run against any Python scripts that are in the repository.

PyLint is used to both check that Python code conforms to the recommended coding style, and checks for syntax errors. The default behavior of PyLint is modified by the pylint.rc file in the Organization-info repository. Please also refer to our Coding Standards for information on how we use pylint.

The following command can be used to fetch the pylint.rc file:

Assuming the pylint.rc file is in the current folder, the following command can be used against the betydb2geojson.py file:

PyTest is used to run Unit and Integration Testing. The following command can be used to run the test suite:

If pytest-cov is installed, it can be used to generate a code coverage report as part of running PyTest. The code coverage report shows how much of the code has been tested it doesn't indicate comment bien that code has been tested. The modified PyTest command line including coverage is:

These tests are run against shell scripts within the repository. It's expected that shell scripts will conform to these tools (no reported issues).

shellcheck is used to enforce modern script coding. The following command runs shellcheck against the "prep-canopy-cover.sh" bash shell script:

shfmt is used to ensure scripts conform to Google's shell script style guide. The following command runs shfmt against the "prep-canopy-cover.sh" bash shell script:

The Docker testing Workflow replicate the examples in this document to ensure they continue to work.


You can install a system-wide package:

A simple safe way would be to use an alias. Place this into

After adding the above in the file, run source

To circumvent the alias use the command built-in command:

Another way to circumvent the alias is to use before the command.

To disable the alias in the current shell use the unalias built-in command:

[June 2016] The recommended place for information on the transition is official Ubuntu Python page.

  • /usr/bin/python will point to Python 3. No, this is not going to happen (unless PEP 394 advocates otherwise, which is doubtful for the foreseeable future). /usr/bin/python and /usr/bin/python2 will point to Python 2.7 and /usr/bin/python3 will point to the latest supported Python 3 version.

  • Python 2 will be removed from the archive. No, this is not going to happen. We expect Python 2.7 to remain supported and available in Ubuntu for quite a long time, given that PEP 373 promises upstream bug fix maintenance support until 2020.

It is not recommended to change the symbolic link because of other package dependencies, but they "have ongoing project goals to make Python 3 the default, preferred Python version in the distros".

For CLI use, like @Radu Rădeanu, I would recommend putting an alias in the user's

/.bashrc , .bash_aliases file (the different files, including

/.bash_profile , are loaded at least once, are mostly for organizational purposes, but may vary by platform). Python virtual environments also work well.

Scripts should still use something like #!/usr/bin/env python3 for cross-compatibility.