11、Python地理空间数据处理与数据库应用

Python地理空间数据处理与数据库应用

1. 地理空间距离计算基础

地球表面并非平面,因此在处理地理空间数据时,我们实际计算的是大地测量距离或大圆距离。Python的 pyproj 库可用于执行这些计算,还能实现投影坐标与地理坐标的相互转换。

几何图形(如线或多边形)本质上是由一系列相连的点组成。通过计算多边形中各点间的大地测量距离并求和,就能得到该几何图形的实际长度。下面我们通过一个实际问题来演示如何运用这些知识。

1.1 计算泰缅边境长度

为计算泰缅边境长度,我们使用之前创建的 common-borders/border.shp 文件。该文件包含一个表示两国边境的 LineString 要素。

import os.path
import osgeo.ogr

def getLineSegmentsFromGeometry(geometry):
    segments = []
    if geometry.GetPointCount() > 0:
        segment = []
        for i in range(geometry.GetPointCount()):
            segment.append(geometry.GetPoint_2D(i))
        segments.append(segment)
    for i in range(geometry.GetGeometryCount()):
        sub
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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