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使用 redis-py 储存地理位置数据

文:黄健宏

Redis 3.2 版本的其中一个重要更新就是提供了对地理位置(GEO)数据的支持, 这一特性允许用户将地理位置信息储存到 Redis 数据库中, 并对它们执行距离计算、范围查找等操作。

尽管 Redis 3.2 正式释出已经有一段时间了, 但是 Redis 最常用的 Python 库 redis-py 却一直没有添加对 GEO 特性的支持, 这给使用 Python 操作 Redis 的用户们带来了不少麻烦。

可喜的是, 今天笔者在逛 github 的时候, 发现 redis-py 的最新版本已经添加了对 GEO 特性的支持, 所以今天就让我们一起来看看如何在 redis-py 中处理地理位置数据。

地图示例

下载并安装新版 redis-py

因为支持 GEO 命令的最新版 redis-py 仍处于开发阶段, 所以它无法通过 pypi 取得。 为此, 我们需要从 redis-py 的 github 页面手动克隆最新版本的 redis-py :

$ git clone git@github.com:andymccurdy/redis-py.git

在克隆操作执行完毕之后, 我们进入到 redis-py 文件夹中, 然后将这个新版本安装到系统中:

$cd redis-py
$sudo setup.py install

如果你的系统已经安装了其他版本的 redis-py , 那么记得在安装新版之前, 先将旧版本卸载掉。

在安装操作执行完毕之后, 我们在解释器中载入 redis-py 库:

>>> from redis import Redis
>>> r = Redis()

通过对 Redis() 对象的属性进行访问, 我们可以确认各个 GEO 命令在 redis-py 中都有了相应的方法:

>>> for i in dir(r):
...   if i.startswith("geo"):
...     print(i)
...
geoadd
geodist
geohash
geopos
georadius
georadiusbymember

接下来, 就让我们逐个试试这些方法。

添加地理位置

首先要测试的是 geoadd() 方法, 这个方法调用的是 Redis 的 GEOADD 命令, 它的文档如下:

geoadd(self, name, *values) method of redis.client.Redis instance
    Add the specified geospatial items to the specified key identified
    by the ``name`` argument. The Geospatial items are given as ordered
    members of the ``values`` argument, each item or place is formed b
    the triad latitude, longitude and name.

作为例子, 以下代码展示了如何使用 geoadd() 方法, 将清远、广州和佛山这三个城市的坐标添加到 “Guangdong” 这个键里面:

>>> r.geoadd("Guangdong", "113.2099647", "23.593675", "Qingyuan", 113.2278442, 23.1255978, "Guangzhou", 113.106308, 23.0088312, "Foshan")
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获取地理位置

在将地理位置储存到键里面之后, 我们就可以使用 GEOPOS 命令去获取已储存的地理位置信息。 在 redis-py 里面, GEOPOS 命令可以通过执行 geopos() 方法来调用, 以下是这一方法的文档:

geopos(self, name, *values) method of redis.client.Redis instance
    Return the postitions of each item of ``values`` as members of
    the specified key identified by the ``name``argument. Each position
    is represented by the pairs lat and lon.

比如说, 以下代码就展示了如何使用 geopos() 方法去从 “Guangdong” 键中获取清远和广州的地理位置:

>>> r.geopos("Guangdong", "Qingyuan", "Guangzhou")
[(113.20996731519699, 23.593675019671288), (113.22784155607224, 23.125598202060807)]

计算两地间的距离

对于被储存的两个地理位置, 我们可以使用 GEODIST 命令去计算它们之间的距离, 而这个命令在 redis-py 中可以通过同名的 geodist() 方法去调用, 以下是该方法的文档说明:

geodist(self, name, place1, place2, unit=None) method of redis.client.Redis instance
    Return the distance between ``place1`` and ``place2`` members of the
    ``name`` key.
    The units must be one o fthe following : m, km mi, ft. By default
    meters are used.

比如说, 要计算清远和广州之间的距离, 我们可以执行以下代码:

>>> r.geodist("Guangdong", "Qingyuan", "Guangzhou")
52094.4338

因为 GEODIST 命令默认使用米作为单位, 所以它返回了 52094.4338 米作为结果, 为了让这个结果更为直观一些, 我们可以将 GEODIST 命令的单位从米改为千米(公里):

>>> r.geodist("Guangdong", "Qingyuan", "Guangzhou", unit="km")
52.0944

现在, 我们可以更直观地看到清远和广州之间相距 52.0944 公里了。

范围查找

Redis 的 GEORADIUS 命令GEORADIUSBYMEMBER 命令 可以让用户基于指定的地理位置或者已有的地理位置进行范围查找, redis-py 也通过同名的 georadius() 方法和 georadiusbymember() 方法来执行这两个命令。

以下是 georadius() 方法的文档:

georadius(self, name, longitude, latitude, radius, unit=None, withdist=False, withcoord=False, withhash=False, count=None, sort=None, store=None, store_dist=None) method of redis.client.Redis instance
    Return the members of the of the specified key identified by the
    ``name``argument which are within the borders of the area specified
    with the ``latitude`` and ``longitude`` location and the maxium
    distnance from the center specified by the ``radius`` value.

    The units must be one o fthe following : m, km mi, ft. By default

    ``withdist`` indicates to return the distances of each place.

    ``withcoord`` indicates to return the latitude and longitude of
    each place.

    ``withhash`` indicates to return the geohash string of each place.

    ``count`` indicates to return the number of elements up to N.

    ``sort`` indicates to return the places in a sorted way, ASC for
    nearest to fairest and DESC for fairest to nearest.

    ``store`` indicates to save the places names in a sorted set named
    with a specific key, each element of the destination sorted set is
    populated with the score got from the original geo sorted set.

    ``store_dist`` indicates to save the places names in a sorted set
    named with a sepcific key, instead of ``store`` the sorted set
    destination score is set with the distance.

而以下则是 georadiusbymember() 方法的文档:

georadiusbymember(self, name, member, radius, unit=None, withdist=False, withcoord=False, withhash=False, count=None, sort=None, store=None, store_dist=None) method of redis.client.Redis instance
    This command is exactly like ``georadius`` with the sole difference
    that instead of taking, as the center of the area to query, a longitude
    and latitude value, it takes the name of a member already existing
    inside the geospatial index represented by the sorted set.

作为例子, 以下代码展示了如何通过给定深圳的地理坐标(114.0538788,22.5551603)来查找位于它指定范围之内的其他城市, 这一查找操作是通过 georadius() 方法来完成的:

>>> r.georadius("Guangdong", 114.0538788, 22.5551603, 100, unit="km", withdist=True)
[]  # 没有城市在深圳的半径 100 公里之内

>>> r.georadius("Guangdong", 114.0538788, 22.5551603, 120, unit="km", withdist=True)
[['Foshan', 109.4922], ['Guangzhou', 105.8065]]  # 佛山和广州都在深圳的半径 120 公里之内

>>> r.georadius("Guangdong", 114.0538788, 22.5551603, 150, unit="km", withdist=True)
[['Foshan', 109.4922], ['Guangzhou', 105.8065], ['Qingyuan', 144.2205]]  # 佛山、广州和清远都在深圳的半径 150 公里之内

另一方面, 以下代码则展示了如何通过 georadiusbymember() 方法, 找出位于广州指定半径范围内的其他城市:

>>> r.georadiusbymember("Guangdong", "Guangzhou", 30, unit="km", withdist=True)
[['Guangzhou', 0.0], ['Foshan', 17.9819]]  # 佛山在广州的半径 30 公里范围之内

>>> r.georadiusbymember("Guangdong", "Guangzhou", 100, unit="km", withdist=True)
[['Foshan', 17.9819], ['Guangzhou', 0.0], ['Qingyuan', 52.0944]]  # 佛山和清远都在广州的半径 100 公里范围之内

获取 geohash

最后, 用户可以通过 geohash() 方法调用 GEOHASH 命令, 以此来获得指定地理位置的 geohash 值, 以下是该方法的文档:

geohash(self, name, *values) method of redis.client.Redis instance
    Return the geo hash string for each item of ``values`` members of
    the specified key identified by the ``name``argument.

作为例子, 以下代码展示了如何获取清远、广州和佛山的 geohash 值:

>>> r.geohash("Guangdong", "Qingyuan", "Guangzhou", "Foshan")
['ws0w0phgp70', 'ws0e89curg0', 'ws06vu9s0j0']

结语

好的, 这次关于使用 redis-py 处理 GEO 数据的介绍就到此结束, 希望这篇文章能够帮助大家更好地了解 redis-py 对 GEO 数据的支持, 也希望这个新版本的 redis-py 能够尽早释出, 让大家能够尽快地在 redis-py 里面用上 GEO 命令。

黄健宏
2016.8.12

版权声明

本文授权转载自 http://blog.huangz.me/diary/2016/redis-py-geo-support.html

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