本文转载自《彩云天气地理查询优化: 最近的 N 个点》 我们从一个实际业务场景的谈起： 如何找到离北京市海淀区 768 创意产业园最近的 K 个国家级观测站？ 最简单的思路是完整遍历所有候选站点，然后计算每个站点和 768 的距离，按照距离从小到大，选最多前 K 个。 这个代码并不难写。但是问题是慢。 ...

Protocol Buffers 生成的 Python 代码是一坨人类无法阅读的代码， 近日才发现 Google 增加了一个参数 --pyi_out=./xxx 就可以生成 Python 的 typing 了。 这个功能在官方文档里是一点没有提及。

书接上文: 在 Go 中将经纬度转时区 经过一个周末的各种折腾，终于用 Rust 实现了 tzf 的功能，代码在 ringsaturn/tzf-rs。 又用了晚上跑了多次 CI 将 Python 移植也重写出来了 ringsaturn/tzfpy。 tzfpy 只要安装 >= 0.11.0 版本的就是用纯 Rust 实现的，在这个版本号之前都是 Python+CGO 实现的。 API 参数和之前一样，没有变化，但是索引命中的时候只需要 3～4 微妙，之前 Python+Go 需要 16 微妙。 最慢的单次查询 300 多微妙，timezonefinder(用 C 实现的多边形算法版本) 最慢的时候会有 1000 多微妙。 ...

上周花了点时间学习下 mbtiles 文件格式，顺手给 tzf 项目制作了一个 social preview media: 制作流程很简单: 安装 https://github.com/mapbox/tippecanoe 安装 https://github.com/mapbox/mbview 下载时区的 GeoJSON 文件 1 2 3 # 根据 GeoJSON 制作 .mbtiles 文件 tippecanoe -o timezone.mbtiles -l Timezons -z7 combined-with-oceans.fmt.json mbview ./timezone.mbtiles 网页里调整合适的角度，截图，调整下图片的分辨率即可。 ...

在处理大规模的散点数据时，有时候我们需要提供一个只读的查询 API 在地图上做可视化。 当数据量过大，比如百万这个量级，将数据一口气全部返回给前端在浏览器上处理是不太合适的。 应当在后端服务内完成一定聚合，将聚合后的搜索返回给前端。 这里介绍下在 Go 中如何使用 MongoDB + Tile 索引实现这件事。 ...

警告 这篇文章的内容已经被废弃，仅供参考。tzfpy 已经用 Rust 重写。 ...

上回 说到在 Go 里弄出了一个 tzf 的库，可以非常快速得到经纬度所在的时区信息。 当时的想法是用 Rust 实现出来然后用 maturin 制作 Python 扩展。 经过一段时间的摸索发现 Rust 的坑有点大，于是 2022-07-23 转换了方向，在 Python 里调用 Go 编译出来的 .so 文件。 验证 demo 还算简单 ringsaturn/tzf#11。 ...

2022-05-29 01:04 +0800 立了个年度 Flag：在 Go 里用多边形搜索实现经纬度转时区 2022-05-29 20:47 +0800 搞出来了 https://github.com/ringsaturn/tzf 基本数据处理流程： 挺想用 Rust 实现一遍，然后用 pyo3 封装下，看看能不能比 Numba 加速的 timezonefinder 更快。 ...

由于过往的各种条件限制，如数据库性能不够、PaaS 平台功能不足、对特定领域的问题理解不充分，线上的服务一定会有很多妥协解决方案。这些问题不会让服务彻底不可用，但一定会困扰团队，容易让人担忧系统的可靠性。特别是提供 toB 服务而言可靠性与准确性是一样重要的。 ...