比较自定义工具箱和 Python 工具箱

脚本工具框架和 Python 工具箱是创建基于 Python 的地理处理工具的不同选项

在脚本工具框架中，可执行以下操作：

• 使用向导定义参数。

• 创建工具箱中的验证代码。

• 创建源代码。

创建基于 Python 工具的第二种方法，即 Python 工具箱。 在 Python 工具箱中，参数定义、验证代码和源代码都通过 Python 代码进行处理。

对于熟悉 Python 的人来说，可以在 Python 工具箱中运用 Python 技能并直接用 Python 创建工具。 如果您是 Python 新手，最好在自定义工具箱中创建工具，您可在其中使用新建脚本对话框来逐步完成脚本工具所需的各个部分。

如果您已经或计划在脚本工具中使用重要验证代码，使用 Python 工具箱会更为直接。

组织

脚本工具和 Python 工具箱按如下所述组织。

自定义工具箱	Python 工具箱
自定义工具箱中的脚本工具被组织成以下部分： 通过向导定义的工具和参数定义 对参数行为提供额外控制的可选验证代码，位于工具箱中 源代码通常作为 Python 脚本 (.py) 与工具箱分开维护。	Python 工具箱是一个具有 .pyt 扩展名的 Python 脚本，其包含工具箱及其工具的所有方面：参数、验证和源代码。 通过以下 Python 类实现：一个类用于工具箱，一个类用于各工具。

编辑

脚本工具和 Python 工具箱可按如下所述编辑。

自定义工具箱	Python 工具箱
可在任何编辑器中编辑源代码。 通过脚本工具向导编辑参数。 可以在脚本工具对话框中的验证选项卡中编辑验证代码（如果已用），或在单独的 Python 集成发展环境 (IDE) 中编辑。	可在任何编辑器中编辑 Python 工具箱文件，而且可在同一位置编辑工具的所有部分（参数定义、验证代码和源代码）。 由于只能在编辑器中编辑 Python 工具箱，它们不支持在工具箱内或工具箱之间进行复制和粘贴。

附加工具

下面介绍了工具箱中包含的其他工具。

自定义工具箱	Python 工具箱
自定义工具箱支持各种工具类型，包括 Python 脚本工具和模型工具（使用 ModelBuilder 构建）。	Python 工具箱不直接支持其他工具类型；无法将模型工具或内置工具添加到 Python 工具箱中。 但是，可在 Python 工具箱代码中调用其他工具箱的工具。

附加安全性

下面介绍了脚本工具和 Python 工具箱的安全性。

自定义工具箱	Python 工具箱
对于自定义工具箱中的脚本工具，可以将其源代码嵌入工具箱中并使用密码进行保护。	您可以就地加密 Python 工具箱 .pyt 文件并使用密码保护其安全。