瓦片地图具有如下特点:
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具有唯一的瓦片等级和瓦片坐标编号;
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分辨率为 256*256;
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瓦片等级越高,展示的地图信息约详尽,瓦片数量也越多;
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上一等级的一张瓦片地图可分割为下一等级的四张瓦片地图。
参考文章: 《国内主要地图瓦片坐标系定义及计算原理》
1.2 pyGeoTile 库的使用(计算瓦片地图坐标)
GitHub: https://github.com/geometalab/pyGeoTile
安装:pip install pygeotile
from pygeotile.tile import Tile
lon, lat = 109.227, - 20.196
zoom = 12
tile = Tile.for_latitude_longitude(latitude = lat, longitude = lon, zoom = zoom)
print('mintile', 'X:', tile.tms_x, 'Y:', tile.tms_y, 'zoom:', tile.zoom)
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高德瓦片地图链接:http://wprd03.is.autonavi.com/appmaptile?style=7&x={x}&y={y}&z={z}
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谷歌瓦片地图链接:http://mt2.google.cn/vt/lyrs=m@167000000&hl=zh-CN&gl=cn&x={x}&y={y}&z={z}&s=Galil
三种方式爬取等级12瓦片地图(6164张图片)的效率对比
爬取方式:使用时间(秒)
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多进程:24.49594s
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多线程:16.11365s
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异步:14.01809s
@app.route("/tile")
def tile():
x = request.args['x']
y = request.args['y']
z = request.args['z']
with open('./tilefile/%s/%s_%s.png'%(z, x, y), 'rb') as f:
image = f.read()
return Response(image, mimetype='image/jpeg')
- 瓦片地图接口 url: /tile?x={x}&y={y}&z={z}
2.2 Leaflet 地图库 使用
GitHub:https://github.com/Leaflet/Leaflet
var url = '/tile?x={x}&y={y}&z={z}';
var latlng = new L.latLng(23.461, 111.921);
var map = new L.map('mapDiv', {
center: latlng,
zoom: 4,
detectRetina: true
});
L.tileLayer(url).addTo(map);