Geospatial

Packt 的《使用 Python 掌握地理空间》的代码资源挺实用的，尤其适合你如果刚开始研究地理信息系统（GIS）或是想在 Python 里折腾点地图的东西。这套代码基本涵盖了书里所有的项目案例，从最基础的数据读取到后面和 QGIS、ArcGIS Online 的联动，代码都配得蛮全的。 Python 的地理工具蛮丰富的，比如PyQGIS、GeoPandas、Shapely这类库，代码里都有用上。像你想写个脚本读取.shp文件，或者做空间查询，这套资源里的代码就能直接拿来用。响应也快，改动起来也方便。 还有一个亮点是它对比了Python 2和Python 3写法的差异，挺贴心的，尤其是你维护

地理空间数据的 R 入门课，挺适合平时不怎么写代码但又想搞数据的你。课程内容比较基础，重点放在 R 语言的基本操作上，像数据导入、可视化、模块化那些都讲得挺清楚。整体节奏不快，属于那种“跟着敲就能学会”的类型，尤其适合刚接触 R 的朋友。R 语言的模块化方法讲得还不错，比如用函数封装步骤，方便后期复用。课程里还提到怎么拆分任务、怎么自动化，讲得也比较实用，不用每次都从头开始搞，省事多了。课程不追求高深的统计理论，目标挺明确——让你用 R 语言轻松起步，尤其是在地理空间数据这块儿。有意思的是，它还鼓励你把流程理清楚再写代码，挺贴近实际工作的。如果你是搞科研或者做项目经常碰地图数据的，这门课值得看

调试阶段的痛点，《Learning Geospatial Analysis with Python 2nd Edition》讲得还蛮透的，是第 3.4 节，专门拆解了调试的几个核心点。像“测试之后还要再测试”这种经验话，你要是新手容易忽略，但其实真挺关键的。调试不像测试，后者是找问题，前者是问题，顺序别搞反了哦。