几个月前，我想处理一些日本的坐标数据，映射到行政区划级别即可。所以利用日本气象厅（JMA）的行政区划数据，写了一个反解析的工具 reversejp。核心代码用 Rust 编写的，然后用 PyO3 和 Maturin 制作了 Python Package。
日本的国土面积虽然不是很大，但是在 JMA 数据里，最细级别划分出了 3000 多个行政区划。考虑到日本的国土面积，实际已经非常精细了。
整个数据的核心流程是遍历所有的多边形，然后判断这个点是否在多边形内部，将满足条件的多边形对应的信息按照顺序返回即可。
Rust 使用方法如下：
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| // https://github.com/ringsaturn/reversejp/blob/main/reversejp-rust/examples/demo.rs
use reversejp::ReverseJp;
let reverse_jp = ReverseJp::with_embedded_data().unwrap();
let props = reverse_jp.find_properties(139.7670, 35.6812);
for prop in props {
println!("Code: {}, Name: {}, English Name: {}", prop.code, prop.name, prop.en_name);
}
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输出的结果为：
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| Code: 130010, Name: 東京都, English Name: Tokyo
Code: 1310100, Name: 千代田区, English Name: Chiyoda City
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Python 的使用方法如下：
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| # https://github.com/ringsaturn/reversejp/blob/main/reversejp-python/examples/demo.py
import reversejp
props = reversejp.find_properties(139.7670, 35.6812)
for prop in props:
print(prop.code, prop.name, prop.en_name)
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输出的结果为：
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| 130010 東京都 Tokyo
1310100 千代田区 Chiyoda City
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