पहुंच क्षेत्र में। एक क्षेत्र से एक बिंदु की दूरी का पता लगाएं और रिवर्स जियोकोडिंग अनुरोधों को कम करें

एक बार से अधिक मुझे नक्शे पर एक क्षेत्र के लिए एक निश्चित भौगोलिक बिंदु से दूरी की गणना के कार्यात्मक को लागू करना था - उदाहरण के लिए, मॉस्को रिंग रोड पर। नतीजतन, मुझे समस्या को हल करने के दो तरीके मिले जो अच्छे परिणाम दिखाते थे, और अब हम नियमित रूप से उत्पादन में उनका उपयोग करते हैं। मैं उन्हें लेख के पहले भाग में वर्णन करूंगा। और दूसरे में मैं दिखाऊंगा कि जियोकोड को कम उपयोग करने के लिए आप जियोडाटा को कैसे कैश कर सकते हैं।

भाग एक मानचित्र पर एक क्षेत्र से एक बिंदु की दूरी का पता लगाने के दो तरीके

यदि आपका मोबाइल एप्लिकेशन वास्तव में मोबाइल है, तो यह डिवाइस के निर्देशांक के साथ काम करता है। उपयोगकर्ता का स्थान (और डिवाइस) अनुप्रयोग के विभिन्न व्यावसायिक संकेतकों को प्रभावित करता है, जैसे कि डिलीवरी लागत, जटिलता कारक, आदि।
नीचे मैं स्काइप और सुडौल पुस्तकालयों का उपयोग करके अजगर में एल्गोरिदम के कार्यान्वयन के उदाहरण दिखाऊंगा।
जियोकोडिंग के लिए हम Google मैप्स का उपयोग करते हैं। यह कार्यक्षमता और उपयोग की लागत दोनों के अनुरूप है। इस लेखन के समय, Google आपको प्रति माह पहले 20,000 जियोकोडिंग अनुरोध करने की अनुमति देता है।

विधि 1. हम बहुभुज के कोने के आधार पर मार्ग की गणना करते हैं

मान लीजिए कि हमें मॉस्को क्षेत्र में मॉस्को रिंग रोड के लिए एक बिंदु से दूरी की आवश्यकता है। एक वास्तविक पथ की आवश्यकता है, एक ज्यामितीय नहीं। इसलिए, पहले हम मास्को रिंग रोड से निकास बिंदुओं से एक लैंडफिल बनाते हैं, और वे नक्शे पर सड़क की रूपरेखा के कोने के साथ मेल नहीं खाते हैं।

exit_coordinates: List[Tuple[float, float]] latitude: float longitude: float 

ज्यामिति के साथ काम करने के लिए, हम सुडौल पुस्तकालय का उपयोग करते हैं । इसकी मदद से यह निर्धारित करना आसान है कि हमारे लिए ब्याज की बात बहुभुज के अंदर है या नहीं। यदि यह है, तो दूरी स्पष्ट रूप से 0 है।

 from shapely.geometry import Polygon, Point polygon = Polygon(exit_coordinates) polygon.contains(Point(latitude,longitude)) 

हम मामले में रुचि रखते हैं जब बिंदु बहुभुज के बाहर होता है। प्रारंभिक बिंदु पर निकटतम वस्तुओं (एमकेएडी से बाहर निकलने) को खोजने का कार्य गणित में काफी विशिष्ट है। आमतौर पर इसे केडी के पेड़ का उपयोग करके हल किया जाता है। तो चलिए करते हैं। अजगर में, पेड़ को स्काइप लाइब्रेरी में लागू किया जाता है । हम मॉस्को रिंग रोड से बाहर के निकटतम चोटियों को अपनी बात पर पाएंगे।

 from scipy.spatial import KDTree kd_tree = KDTree(exits_coordinates) dists, indexes = kd_tree.query((latitude, longitude), k=3) nearest_coordinates = list() for _, index in zip(dists, indexes): nearest_coordinates.append(exits_coordinates[index]) 

संख्या k - चोटियों की संख्या - बहुत छोटी नहीं होनी चाहिए, क्योंकि मास्को रिंग रोड से निकटतम निकास अस्थायी रूप से अवरुद्ध हो सकता है। या यह नदी से परे कहीं हो सकता है और हमारी बात का सीधा रास्ता नहीं है। बहुत बड़ी k हमारे लिए भी बेकार है, क्योंकि एक उपयुक्त निकास पास की कई चोटियों में स्थित है। अब Google Maps सेवा की ओर मुड़ते हैं। यह पहले से ही बिंदुओं की एक सरणी से एक विशिष्ट बिंदु तक दूरी खोजने के लिए एक कार्यक्षमता है - दूरी मैट्रिक्स एपीआई।
अपडेट: दूरी मैट्रिक्स एपीआई सेवा प्रत्येक निकटतम चोटी के लिए मार्ग को अलग से बिल देती है। इस प्रकार, यह विधि दूसरे से अधिक महंगी है, नीचे वर्णित है। धन्यवाद sovetnikov

 import googlemaps gmaps_client = googlemaps.Client(key=settings.GOOGLE_MAPS_API_KEY) gmaps_client.distance_matrix( origins=nearest_coordinates, destinations=(latitude, longitude), mode='driving', ) 

हम केवल उत्तर को पार्स कर सकते हैं। आमतौर पर इसके कई मार्ग होते हैं, और सबसे पहले हमेशा सबसे छोटा नहीं होता है। इसलिए, हम उचित मूल्य चुनते हैं।

विधि 2. हम लैंडफिल के केंद्र से मार्ग की गणना करते हैं

अब, बहुभुज के कोने के अलावा, हम इसके अंदर कुछ बिंदु को परिभाषित करते हैं, जिससे हम Google मानचित्र के सभी मार्गों का निर्माण करेंगे। हम दिशा एपीआई का उपयोग करेंगे, जो हमारे लिए मार्ग बनाएंगे, और उनमें से सबसे कम का चयन करेंगे।

 start_point: Tuple[float, float], destination: Tuple[float, float] polygon: shapely.geometry.Polygon gmaps_client = googlemaps.Client(key=settings.GOOGLE_MAPS_API_KEY) driving_path = gmaps_client.directions(start_point, destination) 

हम पथ के खंडों की लंबाई जोड़ने के लिए अंत से पुनरावृत्ति शुरू करते हैं जब तक कि खंड की शुरुआत का समन्वय बहुभुज के अंदर नहीं होता (पार्सिंग छोड़ा गया है):

 for step in reversed(driving_path): start_point = step['start_location']['lat'], step['start_location']['lng'] if is_inside_polygon(start_point, self.polygon): end_point = step['end_location']['lat'], step['end_location']['lng'] distance += get_part_outside_polygon( get_line(start_point, end_point), polygon ) * step['distance']['value'] break distance += step['distance']['value'] 

हम केवल बहुभुज के बाहर के हिस्से को जोड़ सकते हैं। ऐसा करने के लिए, आकार की लाइब्रेरी का उपयोग करते हुए, हम पथ के आरंभ और अंत के निर्देशांक के बीच एक ज्यामितीय रेखा बनाते हैं और पाते हैं कि इसकी लंबाई बहुभुज के बाहर कितनी है। लंबाई के समान प्रतिशत की गणना पथ के प्राप्त खंड के लिए की जाती है।

एक रास्ता प्राकृतिक वक्रता वाली वास्तविक सड़कों पर एक भू-भाग मार्ग है। यदि यह एक लंबी सीधी रेखा (एवेन्यू या हाईवे) है, तो हमारा अनुमान हमें मार्ग की गणना प्रतिशत के हिसाब से करने की अनुमति देगा।
यदि लैंडफिल को पार करने वाली सड़क पर्याप्त घुमावदार है, तो ऐसा अनुमान गलत होगा। लेकिन Google मानचित्र मार्ग में घुमावदार भाग आमतौर पर छोटे होते हैं, और उनकी गणना में त्रुटियां परिणाम को प्रभावित नहीं करेंगी।

 from shapely.geometry import LineString, Polygon line = LineString(point1, point2) part_outside_len = float(line.difference(polygon).length) / float(line.length) 

सच कहूं तो, मैंने इन दोनों तरीकों की तुलना नहीं की। मैं एक साल से अधिक समय से उनका उपयोग कर रहा हूं, दोनों बिना किसी असफलता के काम करते हैं। मैंने उनके कार्यान्वयन को विस्तार से चित्रित नहीं करने का फैसला किया। इसके बजाय, उन्होंने अपने भू पुस्तकालय में प्रवेश किया। लिबा भी कुशल कैशिंग सहित नियमित जियोकोडिंग का उपयोग कर सकते हैं। मुद्दों और पुल-अनुरोधों का स्वागत है!

भाग दो रिवर्स जियोकोडिंग अनुरोध सहेजें

अक्सर हमें उन बिंदुओं के पते निर्धारित करने की आवश्यकता होती है जो पास हैं और वास्तविक दुनिया में एक वस्तु के अनुरूप हैं। हर बार, बाहरी जियोकोडिंग प्रणाली के लिए अनुरोध करना अच्छा नहीं होता है, और यहाँ कोचिंग का सवाल यथोचित रूप से उठता है।
आमतौर पर, क्लाइंट अत्यधिक सटीकता के साथ निर्देशांक भेजता है, उदाहरण के लिए, 59.80447691, 30.39570337। लेकिन भिन्नात्मक भाग में कितने चिन्ह हमारे लिए महत्वपूर्ण होंगे?
आलसी के लिए और जल्दी में, जवाब चार है। बाकी सभी के लिए, नीचे दिए गए स्पष्टीकरण को देखें।

पहला, थोड़ा भूगोल।

• भूमध्य रेखा 40,075.696 किमी लंबी है, और यह शून्य अक्षांश है।
• मेरिडियन देशांतर की रेखाएं हैं, अक्षांश की रेखाओं के लंबवत। किसी भी मध्याह्न रेखा की लंबाई 40,008.55 किमी है
• अक्षांश की डिग्री - 40,008.55 किमी / 360 = 111.134861111 किमी। तो, एक सौवां एक किलोमीटर के बारे में परिवर्तन देता है, और एक दस हजारवां 10 मीटर का परिवर्तन देता है।
• अक्षांश से रेखा की परिधि भूमध्य रेखा से घटती है, और अक्षांश के कोण के कोसाइन से गुणा की जाती है, इसलिए, 60 डिग्री अक्षांश (सेंट पीटर्सबर्ग के अक्षांश) के लिए, लंबाई लगभग 2% से कम है। फिर देशांतर की डिग्री 40,075.696 * 0.5 / 360 = 55.66066888 किमी, या एक दस हजारवां 5 मीटर है।

1/10000 डिग्री की एक त्रुटि 5-10 मीटर की त्रुटि 10 मीटर की आयत देती है। यह हमें इमारत में "प्राप्त" करने की अनुमति देगा, जैसा कि इमारत बिंदु से बहुत बड़ी है। और अगर, एक त्रुटि के कारण, बिंदु इमारत में नहीं गिरता है, तो Google अभी भी इसके सबसे करीब का निर्धारण करेगा।
तीन वर्णों तक गोलाई जोखिम भरा है, सटीकता पहले से ही काफी कम है। और पाँच तक - इसका कोई मतलब नहीं है, क्योंकि जीपीएस-ट्रांसमीटर की सटीकता केवल कुछ मीटर से अधिक नहीं है।

इस प्रकार, यदि कुंजी में कैश में एक मान "पता: 59.8045,30.3957" है, तो सभी निर्देशांक, जब 4 वर्णों को गोल किया जाता है, तो एक ही कुंजी प्राप्त होती है, एक जियोकोडेड पते के अनुरूप होता है। हम कम अनुरोध करते हैं - हम तेजी से काम करते हैं और जियोकोडिंग सेवा का उपयोग करने के लिए कम भुगतान करते हैं। लाभ!