本文转载自《构建高性能高程 API》
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制作富士山周边高程 RGB 瓦片
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:
tzf 的演进过程
tzf 及相关项目的基础开发工作基本稳定了,在之前的文章零星有些开发和设计过程的资料:
- 2022-05-29, 在 Go 中将经纬度转时区
- 2022-08-01, Python 中经纬度转时区新的选择
- 2022-08-27, 用 Go 编写 Python 扩展
- 2022-09-10, tzf 预览图制作
- 2022-11-24, tzfpy Rust 重写
这一篇是最终的总结,从项目的启动到逐步优化和演进的过程。
彩云天气地理查询优化(2): 行政区划查询
彩云天气地理查询优化(1): 气象站数据查询
tzfpy Rust 重写🎉
使用地图瓦片索引实现地理聚合
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。
Python 中经纬度转时区新的选择
在 Go 中将经纬度转时区
- 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。