geoindex 0.0.1

要求

• python geohash

它是在Python2.7上编写和测试的。

安装

从pypi：

pip install geoindex

或github：

pip install -e git://github.com/gusdan/geoindex.git#egg=geoindex

简单使用

如果我们有100000个地理坐标，我们必须找到附近的位置 对于给定的点和半径，我们可以这样做：

from geoindex import GeoGridIndex, GeoPoint

geo_index = GeoGridIndex()
for _ in range(10000):
    lat = random.random()*180 - 90
    lng = random.random()*360 - 180
    index.add_point(GeoPoint(lat, lng))

center_point = GeoPoint(37.7772448, -122.3955118)
for distance, point in index.get_nearest_points(center_point, 10, 'km'):
    print("We found {0} in {1} km".format(point, distance))

使用相关数据搜索

当我们填充索引时，我们可以将ref作为对某个对象的引用传递给geopoint 并在以下时间后使用：

from geoindex import GeoGridIndex, GeoPoint

index = GeoGridIndex()
for airport in get_all_airports():
    index.add_point(GeoPoint(lat, lng, ref=airport))

center_point = GeoPoint(37.7772448, -122.3955118)
for distance, point in index.get_nearest_points(center_point, 10, 'km'):
    print("We airport {0} in {1} km".format(point.ref, distance))

性能

创建包含10000个随机点的索引，并对每个点进行附近搜索 大约400毫秒。有关详细信息，请参阅tests/test_performance.py。

它是如何工作的

用于执行快速搜索geogridindex Geohash为每个点存储 在内部字典里。当我们初始化geogridindex时，我们将精度传递给 构造函数，基于它，我们用网格划分所有空间并存储每个点 在那个格子里。 当我们搜索最近的点时，我们用中心点和8个邻居定义单元 并检查这些单元格中的所有点到中心的距离。

每个单元格的大小取决于精度，如下所示可以找到网格的单元格大小 以及精确性。

如果创建的geogridindex的精度为4，则表示所有点 将分配给单元格大小为40 km的网格。我们可以用 半径小于40/2km。如果我们想制造更大的半径，我们应该创造 精度较低的索引3。

但在另一方面，如果我们用最小的精度（1）创建索引并运行 用小半径（例如1公里）搜索（得到最近的点）它会起作用 很好，但它会检查9个5000公里的网格单元内的所有点 不能这么快。