shpfile文件是gis领域内储存地理空间信息常用的文件格式，但是很多时候，我们无法直接打开并获取我们想要的信息，而且我在初学的时候，虽然许多博客和百科都对shapefile文件有所介绍，但是我自己在初学的时候并不能很快理解其中的含义，结果是看来半天，还是不知道怎么把我自己想要的路段信息提取出来，所以，本篇文章我将讲述如何提取shpfile文件中我们所需的路网信息；
1.首先我们先来了解一下shpfile文件的组成，一般而言，它由几个子文件组成，下面将介绍各个子文件：
.shp-图形格式，用来保存元素的几何体（通俗来说就是我们地图中的一条条路，一栋栋房子）
.shx-图形索引格式（可以看做对shp文件中的元素的索引）
.dbf-属性格式数据（就是元素的一些属性了，例如路段的路名等）
以上三个均为必须元素，缺一不可，在编程是必须处于同一个文件夹下！而且必须同名，否则一定会保错！另外还有几个可选文件，如prj，保存地理信息系统的投影信息，但这并不是必须的，由于我的主要工作为提取路网中的关键信息所以不继续讲解，感兴趣的可以参考维基百科shpfile
2.路网信息的提取：
在实验前我们首先要明白的是，shp文件中的元素是有各种几何类型的，如下图所示（摘自wiki百科）：
其中第一列的值是人为设定的，后面我会通过编程获取这一个值，得到几何元素的类型，在这里要说明的是我们所需的路网一般而言是polyline格式的，也就是折线，现实生活中我们的路是曲线，但机器中，利用多个点，来形成直线保存下来。
下面我将编程，并辅以说明，讲述我们所提取出来的各类信息
首先，python支持shpfile的写入读出有一个专门的集成软件包pyshp,但是在导入的时候记得要写成import shpfile，而不是pyshp!下面我将介绍他的主要用法：
首先我们要打开文件，sf =shapefile.Reader(filename) 这里的filename很灵活，你可以带shp后缀，也可以直接写文件名，但是要注意这并不影响我们队其他文件格式的读取；
然后我们就可以开始获取文件的信息了
如：sf.fields可以获取dbf文件所存储了那些属性
sf.shpType可获取shp文件中几何元素的类型，这里用数字表示，详见上面图标所示，例如我这里
print(sf.shpfileTpye)输出值为3，即折线类型。
sf.bbox为所有元素的最小边界矩阵，输出为列表形式，形式为[xmin,ymin,xmax,ymax]
len(sf)可输出元素个数
shape = sf.shape(x)可获取第x+1个元素的对象。
shapes = sf.shapes()可获取所有对象的列表
在得到每个元素的对象后，我们可以直接读取一下元素的属性：
shape.bbox获取最小边界矩阵
shape.parts获取点集合组成形状。如果形状记录有多个部分，这个属性包含每个部分的第一个点的索引。如果只有一个部分，则返回一个包含0的列表。
shape.points获取该元素的点的集合，如折线由多个点构成，所以得到的往往是二维的列表，其中的每个点元素所记录的坐标一般为【经度，纬度】。
有时候，我们还要读取路段的属性，如路名，道路类型等信息，所以这里可以用：
sf.record(x)获取第x+1个元素的属性的信息
sf.records()获取所有元素的属性列表
而record中的属性顺序和意义，可以用我上面的sf.fields获取。
如果你要嫌麻烦，可以用sf.shapeRecords()同时获取两类信息，但是要注意，使用的时候依旧要加各自相应的后缀，如shapeRecord.shape.属性 ，shapeRecord.record。下面是将如何将路网数据的重要信息写入到Excel表格中的，这里要用到csv文件的写入操作，许多博客都有相关介绍，这里不做赘述；
程序代码
import csv
import shapefile
fileNames = {'城市快速路': 'F:/carpool_item/Beijing/城市快速路_polyline.shp',\
'高速': 'F:/carpool_item/Beijing/高速_polyline.shp',\
'国道': 'F:/carpool_item/Beijing/国道_polyline.shp',\
'九级路': 'F:/carpool_item/Beijing/九级路_polyline.shp',\
'省道': 'F:/carpool_item/Beijing/省道_polyline.shp',\
'县道': 'F:/carpool_item/Beijing/县道_polyline.shp',\
'乡镇村道': 'F:/carpool_item/Beijing/乡镇村道_polyline.shp'}
def WriteData(roadName):
dirName = 'F:/carpool_item/Beijing/xydata/' + roadName + '.csv'
csvFile = open(dirName,'w',newline = '')
writer = csv.writer(csvFile)
name = ['adress','autitude','longitude','phone']
writer.writerow(name)
sf = shapefile.Reader(fileNames[roadName])
shapes = sf.shapes()
lineth = 1
num = 0
for shape in shapes:
for point in shape.points:
temp = [str(num),str(point[0]),str(point[1]),None]
writer.writerow(temp)
lineth += 1
num += 1
csvFile.close()
print(roadName+ ' is ' + str(lineth) + 'points\n'+ 'and ' + str(num) + ' roads\n')
for key in sorted(fileNames.keys()):
WriteData(key)
可以看到，我们所需要的路网数据已经全部提取到csv格式中并存储起来，而且可视化让问题让每条路段的信息更加明确，为进一步的工作打下了基础
