1.使用geopandas讀取：
df = geopandas.read_file(path, encoding='utf-8')
gdf = geopandas.geodataframe(df, geometry='geometry', crs='+init=epsg:4326')
此方法簡單。但是缺點較為明顯，當檔案較大時，會比較吃記憶體。
2.使用fiona讀取：
下面這個方法直接適應fiona去讀取mid/mif，此方法讀取速度與1相同。但是佔記憶體小很多。
def parse_mif(path, columns=none, **config):
"""讀取mid/mif,shp檔案，該函式占用記憶體相較於read_mif少
:param path: 檔案所在路徑
:param columns: mif檔案所需要的列
:param config: 配置，例如 編碼
:return:
"""import fiona
from shapely.geometry import shape
with fiona.open(path, **config) as features:
crs = features.crs
record_list =
logging.info("start")
for line in features:
if columns is none:
d =
d.update(line['properties'])
else:
d =
for col in columns:
d[col] = line['properties'][col]
logging.info("end")
columns = columns + ["geometry"] if columns is not none else list(features.meta["schema"]["properties"]) + [
"geometry"]
gdf = gpn.geodataframe(record_list, columns=columns)
gdf.crs = crs
return gdf
return gpn.geodataframe()
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