19、空间数据处理：优化与扩展

空间数据处理：优化与扩展

1. 数据预处理

在处理空间数据时，首先需要对数据进行筛选和清理。有些地名被认为已不复存在，还有些地名带有“historical”标识，这些都应从 DISTAL 数据库中排除。过滤这些名称相对简单，可以在将 NationalFile 和 Geonames 文件导入数据库时添加相应逻辑。

2. 经纬度坐标问题

在查看 DISTAL 地图时，发现城市的分布看起来过于规则，这是由于国际地名数据中经纬度坐标的舍入不准确导致的。虽然这并不影响 DISTAL 应用的运行，但可能会让用户对结果的质量产生怀疑。解决此问题的唯一方法是找到更准确的国际地名坐标数据源。

3. 性能问题分析

3.1 性能瓶颈定位

DISTAL 应用虽然可以正常工作，但性能有待提高。 selectCountry.py 和 selectArea.py 脚本运行速度较快，但 showResults.py 脚本完成一次运行可能需要长达三秒。通过添加基本的计时代码，发现 showResults.py 脚本的主要耗时在于地图生成过程。

操作	耗时（秒）
计算经纬度坐标	0.0110
识别地名	0.0088 <