本文转载自《彩云天气地理查询优化: 最近的 N 个点》

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。

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。

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

# 根据 GeoJSON 制作 .mbtiles 文件
tippecanoe -o timezone.mbtiles -l Timezons -z7 combined-with-oceans.fmt.json
mbview ./timezone.mbtiles


        
          

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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。

tzfpy 是 tzf 的 Python binding。 如果只是本地可用，Go 代码加上 CGO 扩展编译成 .so 文件就能用了。 不过要做成发布到 PyPI 上在其他地方能直接安装的 wheel 是有些曲折的，看 CI 失败的记录就挺明显的。

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。

• 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。