TLDR 前几日查资料的时候发现了 MapTiler 制作的轨迹高程数据可视化页面，效果非常好： 这个做的是真好的啊，而且完全在浏览器实现的https://t.co/R1vQMbdYAo pic.twitter.com/IyTYy5Fxo1 — ringsaturn.me (@ringsaturn_me) January 10, 2024 在其官方的 Blog 找到了 2019 年的博文 提到了使用的技术是将高程数据编码到图片的 RGB 通道值中，然后在浏览器中解码，这样就可以在浏览器中实现高程数据的可视化了，特别是轨迹数据这种连续的数据，下载几张图片就能绘制连续的高程曲线。 ...

2023-12-08 和同事在做数据实验，想看看珠峰上有没有网上可以查阅数据的气象观测站。 之前在新闻上看到了中国科考队维护升级了珠峰 8830 米的自动气象站。 但是其观测数据并没有公开渠道可以直接访问，于是想查下有没有国外资料，毕竟珠峰南坡在尼泊尔境内。 ...

对比的维度有两个： 不同的 DataFrame 实现，这里用的是 Pandas 和 Polars，前者是最流行的框架，后者则是用 Rust 驱动的更节约内存的框架 不同的经纬度转时区库的实现，这里用的是 timezonefinder1 和 tzfpy2 相关代码可以在仓库中浏览 df-lng-lat-timezones-showcase ...

介绍 tzf 的演进过程，从最初的 Go 实现到后来的 Python 扩展，再到现在的 Rust 实现，以及 PyO3 的封装。

本文转载起《彩云天气地理查询优化(2): 行政区划查询》 在彩云天气 App 和 API 里可以获取到当前经纬度的气象预警信息，比如「大风蓝色预警」。 不同国家地区的预警发布规则不一样，在中国是按照行政区划层级来发布的，其中最小到县级行政区。 所以在实现中，需要将经纬度转换成行政区划层级信息，再查找相关的预警信息。 在过去几年中，这部分模块经历了多次重构和完善，在此分享下每个版本的实现方式。 ...

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。 ...