1. 使用并行處理

   • 如果硬件條件允許，可以使用 Python 的并行處理模塊（如 multiprocessing）來同時處理多個小任務。這樣可以充分利用多核處理器的優勢，提高腳本的執行效率。

   import multiprocessing
   def process_raster(raster):arcpy.RasterCalculator_sa(raster, "output_raster")
   raster_list = arcpy.ListRasters("path/to/raster_workspace")
   pool = multiprocessing.Pool(processes=4)  # 創建 4 個進程的進程池
   pool.map(process_raster, raster_list)  # 并行處理每個柵格數據集
   pool.close()
   pool.join()

   使用并行處理可以顯著提高腳本的執行效率，但需要注意合理分配內存和處理器資源，避免因資源競爭導致的性能下降。

八、監控和分析內存使用情況

1. 使用內存分析工具

   • 在優化 ArcPy 腳本的內存管理過程中，可以使用一些內存分析工具來監控和分析內存使用情況。例如，Python 的 memory_profiler 模塊可以用來監控腳本在運行過程中的內存占用情況。

   from memory_profiler import profile
   @profile
   def arcpy_script():# ArcPy 腳本代碼pass