獲取要素(feature)資訊
如果只從計算機角度來看，有人認為要素就是一些幾何形狀，這種觀點是欠妥的。
幾何形狀，具體包括點、線、多邊形、弧段、向量、控制點等等非常多種，
其實是要素的模型抽象。
在shapefile中，要素模型由點、線、面三種型別構成。
要素類都帶有屬性資訊，
乙個要素一般對應屬性表中的一行。
獲取圖層中的要素
下面看一下如何獲取圖層中的要素（feature）。
>>> from osgeo import ogr
>>> inshp = '/gdata/world_borders.shp'
>>> datasource = ogr.open(inshp)
>>> layer = datasource.getlayer(0)
>>> feature = layer.getfeature(0)
另外還有按順序讀取feature，迴圈遍歷所有的feature：
>>> feat = layer.getnextfeature()
>>> while feat:
> feat = layer.getnextfeature()
>>> layer.resetreading()
getnextfeature()用來獲取下一下要素，
resetreading()則是進行重置，以便再次獲取。
獲取要素的屬性
下面是乙個簡單的例子：
>>> feat = layer.getfeature(0)
>>> feat.keys()
['cat', 'fips_cntry', 'cntry_name', 'area', 'pop_cntry']
>>> fid = feat.getfield('area')
>>> print(fid)
193.0
下面是對所有的屬性值進行遍歷：
>>> for i in range(feature.getfieldcount()):
> print feature.getfield(i)
1.0aa
aruba
193.0
71218.0
這會列出這個要素的所有屬性值。
如果要看整個表的結構，各個欄位的名稱等等資訊，可以在layer的附加資訊裡看。
>>> layerdef = layer.getlayerdefn()
>>> for i in range(layerdef.getfieldcount()):
> defn = layerdef.getfielddefn(i)
> print(defn.getname(),defn.getwidth(),defn.gettype(),defn.getprecision())
('cat', 16, 2, 0)
('fips_cntry', 80, 4, 0)
('cntry_name', 80, 4, 0)
('area', 15, 2, 2)
('pop_cntry', 15, 2, 2)
要素的形狀(geometry)
>>> geom = feature.getgeometryref()
>>> geom.getgeometryname()
'polygon'
>>> geom.getgeometrycount()
1>>> geom.getpointcount()
0>>> geom.getx()
0.0>>> geom.gety()
0.0>>> print(geom) # 會列印出所有的點
polygon ((-69.882232999999999 12.41111,-69.946944999999999 12.436666,
...12.411664999999999,-69.882232999999999 12.41111))
>>> print(geom.exporttowkt())
polygon ((-69.882232999999999 12.41111,-69.946944999999999 12.436666,
...12.411664999999999,-69.882232999999999 12.41111))
>>> polygon = geom.getgeometryref(0)
>>> polygon.getgeometryname()
'linearring'
>>> polygon.getgeometrycount()
0>>> polygon.getpointcount()
19>>> polygon.getx(0)
-69.882232999999999
>>> polygon.gety(0)
12.411110000000001
>>> polygon.getz(0)
0.0>>> print(polygon.exporttowkt())
linearring (-69.882232999999999 12.41111,-69.946944999999999 12.436666,
...12.411664999999999,-69.882232999999999 12.41111)
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