对比的维度有两个：

1. 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
2. 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

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。

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

# 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。

• https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc6557.html
• https://data.iana.org/time-zones/tz-link.html
• https://github.com/evansiroky/timezone-boundary-builder
• http://ringsaturn.github.io/tzf-web/

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。