ArcGIS Python API中获取用户项目数量的注意事项
2025-07-05 08:53:21作者:贡沫苏Truman
在使用ArcGIS Python API进行开发时,获取用户项目数量是一个常见需求。然而,开发者可能会遇到API返回的项目数量与ArcGIS Online界面显示不一致的情况。本文将深入分析这一现象的原因,并提供解决方案。
问题现象
当开发者使用arcgis.gis.User.items()方法获取用户根目录下的项目时,返回的项目数量可能远少于ArcGIS Online界面实际显示的数量。例如,界面显示654个项目,但API只返回100个。
原因分析
这一现象的根本原因在于items()方法有一个默认参数max_items=100。该参数限制了API返回的项目数量上限,默认设置为100条记录。这是API设计中的一种分页机制,旨在防止一次性返回过多数据导致性能问题。
解决方案
要获取用户所有的项目,开发者需要显式地设置max_items参数为一个足够大的数值,或者设置为None表示不限制返回数量。以下是正确的代码示例:
from arcgis.gis import GIS
gis = GIS("home")
orig_userid = "CKA409XXXXX"
user = gis.users.get(orig_userid)
# 设置max_items为None获取所有项目
rootfolder = user.items(max_items=None)
count_root = 0
for item in rootfolder:
count_root += 1
print(f"{item['title']}, {item['type']}")
print(f"总项目数量: {count_root}")
性能考虑
虽然设置max_items=None可以获取所有项目,但对于拥有大量项目的用户,这可能会导致:
- 响应时间变长
- 内存消耗增加
- API调用时间延长
在实际应用中,建议:
- 对于已知项目数量较少的情况,可以直接使用
max_items=None - 对于项目数量较多的情况,考虑使用分页处理
- 如果只需要项目数量而不需要具体内容,可以使用其他优化方法
最佳实践
- 在开发初期明确项目数量规模
- 根据实际需求合理设置
max_items参数 - 对于大批量数据处理,考虑添加进度提示
- 在长时间运行的脚本中添加异常处理
通过理解API的这一设计特性,开发者可以更准确地获取用户项目信息,避免数据不完整的困扰。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
659
150
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
656
293
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.17 K
644
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
489
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
216
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1