Создание простейшего HTTP-сервиса для публикации векторных данных: различия между версиями

Версия от 14:29, 13 июня 2013

Эта страница является черновиком статьи.

Введение

При разработке Веб-ГИС зачастую возникает необходимость в передаче векторных данных с сервера на клиентскую сторону. При этом, как правило, векторные данные имеют большой объем или находятся в различных хранилищах и поэтому требуется некоторое промежуточное звено, которое бы могло получать от клиентского приложения запрос данных, удовлетворяющих определенному критерию (например, попадающие в некий охват), подключаться к хранилищу данных, извлекать нужный набор и возвращать его клиенту.

Для решения данной задачи существует специальный протокол OGC Web Feature Service, о котором мы рассказывали в одной из предыдущих статей. С одной стороны, опубликовав свои данные по WFS, мы получаем очень богатые возможности:

отображение данных в настольных ГИС;
гибкий язык описания фильтров;
возможность редактирования данных.

Если бы перед нами стояла задача просто опубликовать некоторый набор данных по WFS, то никаких проблем - берем TinyOWS, MapServer или GeoServer, настраиваем подключение к хранилищу - всё. Но это не наш случай, нам нужно добавить WFS-функционал непосредственно в наше приложение. Как поступить в этом случае? Вариантов на самом деле не много: либо найти необходимую библиотеку на том языке программирования, на котором ведется разработка, либо каким-то образом "прикрутить" имеющийся WFS-сервер к нашему приложению. Не беремся утверждать за другие языки программирования, но, например, в случае Python не существует нативных библиотек, реализующих функционал WFS-сервиса, только лишь баиндинги к mapscript, а это по сути сводится к установке библиотек MapServer (который написан на C/C++). Завязывание же своего приложения на внешний по отношению к нему WFS-сервер - задача непростая и тянущая за собой ряд очень серьезных проблем:

необходимость подготовки дистрибутива WFS-сервера под целевую платформу;
язык программирования, используемый при разработке основного приложения и WFS-сервера зачастую не совпадают, следовательно в случае возникновение проблем с последним, необходимо привлечение дополнительных ресурсов;
сама задача по интеграции приложение с WFS-сервером далеко не тривиальная.

Поэтому, если вы все-таки хотите использовать возможности WFS в своем приложении, то наиболее правильным видится подход в разработке соответствующего ПО на том же языке программирования, что используется в вашем приложении. В этом случае вы имеете полный контроль над своей системой.

Как показывает практика, для разработки небольших картографических Веб-приложений функционал, предлагаемый спецификацией WFS, крайне избыточен. Зачастую оказывается ненужным ни отображение данных в настольных ГИС, ни гибкий язык описания фильтров, поэтому в большинстве случаев достаточно написания собственного простейшего HTTP-сервиса, возвращающего данные в каком-нибудь стандартном формате (например,GeoJSON). Именно решению данной задачи и будет посвящена оставшаяся часть статьи. В качестве примера использования подобного сервиса может служить проект Найди участкового, откройте консоль вашего браузера и посмотрите какие запросы уходят на сервер при сдвиге карты.

В качестве языка программирования будем использовать Python, операционная система - Debian GNU/Linux 7.0.

Выбор API

Если вам требуется разработать полнофункциональный HTTP-сервис, то чтобы не изобретать велосипед, можно взять готовое описание какого-нибудь API (в зависимости от задач) и реализовать его, например, MapFish Protocol или ArcGIS Server REST API (открытая реализация HTTP-сервиса, реализующая данный API уже существует).

В нашем случае мы разработаем HTTP-сервис, поддерживающий 3 GET-параметра:

bbox={xmin,ymin,xmax,ymax} - запрашиваемый bbox (по умолчанию считается, что координаты указаны в системе координат EPSG:4326);
epsg={num} - система координат в которой должны быть возвращены данные, также используется как система координат для bbox;
attrs={field1}[,{field2},...] - имена запрашиваемых атрибутивных полей.

Хранилище и формат выходных данных

В качестве данных возьмем БД PostGIS, созданную в рамках проекта по созданию слоя детских учреждений. Выходной формат - GeoJSON.

При разработке Веб-ГИС стандартная практика заключается в передаче данных клиенту в формате GeoJSON, при этом объект GeoJSON - это объект типа "FeatureCollection" - коллекция элементарных объектов. Объект типа "FeatureCollection" содержит одно свойство "features", значение данного свойства – массив, каждый элемент которого представляет собой элементарный объект.

В PostgreSQL, начиная с версии 9.2, появились специальные функции для работы с JSON-данными, в частности row_to_json, позволяющие, используя SQL-запрос к базе данных PostGIS, получить "FeatureCollection". О том как это сделать подробно описано в статье Creating GeoJSON Feature Collections with JSON and PostGIS functions, мы же ввиду того что используемое нами хранилище развернуто на PostgreSQL 9.1 будем формировать "FeatureCollection" самостоятельно в коде нашего сервиса.

Веб-фреймворк

Для того, чтобы облегчить себе жизнь и не писать служебный код в качестве инструмента для работы с HTTP-запросами выберем какой-нибудь Веб-фреймворк. Остановимся на Bottle. Данный фреймворк уже использовался нами в статье Основы работы динамических TMS-сервисов.

Установка программного обеспечения

Установка Bottle

Установим Bottle в виртуальное окружение:

sudo aptitude install python-virtualenv
cd ~
virtualenv --no-site-packages geoservice
source geoservice/bin/activate
pip install bottle
pip install waitress

Установка psycopg2

pip install psycopg2

В случае возникновения ошибок при установке требуется установка необходимых библиотек на уровне операционной системы, подробнее.

Установка библиотеки для парсинга конфигурационного файла

pip install pyyaml

Создание сервиса

Переходим в директорию нашего виртуального окружения geoservice:

cd geoservice

и создаём в ней файл geoservice.py, в котором и будет располагаться код будущего HTTP-сервиса, также здесь поместим файл, содержащий описание подключения к нашей базе данных config.yaml:

touch geoservice.py
touch config.yaml

Открываем файл config.yaml и помещаем в него следующее содержимое:

db:
  host: gis-lab.info
  port: 5432
  name: gedetdom
  table: data
  user: guest
  password: guest
  geometry_column: geometry

Затем открываем файл geoservice.py и пишем в него:

# -*- encoding: utf-8 -*-
import json
import psycopg2
from bottle import route, response, request, run
from yaml import load

# Остальной код будет располагаться тут

if __name__ == "__main__":
    run(host='0.0.0.0', port=8087, server='waitress')

Подключение к базе данных

Извлекаем информацию о подключении из конфигурационного файла:

db_config_file = open('config.yaml', 'rb')
db_config = load(db_config_file).get('db')

И подключаемся к базе данных:

conn_string = 'host=%(host)s dbname=%(name)s user=%(user)s password=%(password)s'
conn_string %= db_config
conn = psycopg2.connect(conn_string)
cursor = conn.cursor()

Извлечение данных из базы

Опишем функцию, которая будет извлекать значения GET-параметров из URL, осуществлять запрос к базе данных и передавать данные обратно клиенту:

@route('/features')
def geoservice(bbox='-180,-90,180,90', epsg='4326'):

    # Параметры запроса
    bbox = (request.GET.get('bbox') or bbox).split(',')
    epsg = request.GET.get('epsg') or epsg
    attrs = request.GET.get('attrs',[])
    coordinates = dict(xmin=bbox[0],ymin=bbox[1],xmax=bbox[2],ymax=bbox[3])
    geometry_column = db_config.get('geometry_column')
    table = db_config.get('table')

    # Строка запроса
    query = """select st_asgeojson(st_transform({gc}, {epsg})) as g, *
          from {table}
          where st_transform({gc}, {epsg}) && st_makeenvelope({xmin},{ymin},{xmax},{ymax},{epsg});
          """.format(gc=geometry_column, epsg=epsg, table=table, **coordinates)

    # Выполнение запроса
    cursor.execute(query)
    records = cursor.fetchall()

    # Формируем GeoJSON вручную
    collection = {'type': 'FeatureCollection', 'features': []}
    for rec in records:
        feature = dict()
        feature['type'] = 'Feature'
        feature['properties'] = dict()

        # Функция, возвращающая список вида [(0, attr1), (1, attr2), ..., (n, attrn)],
        # то есть осуществляется сопоставление имен и индексов полей
        columns = lambda a: zip(range(len(a)), a)

        # Итерация по полям
        for colnum, col in columns(cursor.description):
            if col.name == 'g':
                feature['geometry'] = json.loads(rec[colnum])
                continue
            if col.name in attrs:
                feature['properties'][col.name] = rec[colnum]
        collection['features'].append(feature)

    response.content_type = 'application/json'
    return json.dumps(collection)

Запуск сервиса

$ python geoservice.py
Bottle v0.11.6 server starting up (using WaitressServer())...
Listening on http://0.0.0.0:8087/
Hit Ctrl-C to quit.

serving on http://0.0.0.0:8087

Результаты

Пришло время проверить, что же получилось. Откроем браузер и протестируем следующие URL.

http://localhost:8087/features?bbox=4180824.1850282,7488851.5571727,4187192.3449474,7490776.8148227&epsg=3857&attrs=post,name

Результат:

{
    "type": "FeatureCollection",
    "features": [
        {
            "geometry": {
                "type": "Point",
                "coordinates": [
                    4184578.0278406707,
                    7489606.364854654
                ]
            },
            "type": "Feature",
            "properties": {
                "post": "117303, Москва, ул. Каховка, 2",
                "name": "Школа-интернат № 24 дя детей-сирот"
            }
        },
        {
            "geometry": {
                "type": "Point",
                "coordinates": [
                    4186044.5508123846,
                    7488978.3756106505
                ]
            },
            "type": "Feature",
            "properties": {
                "post": "117452, Москва, Симферопольский б-р, 20",
                "name": "Школа-интернат № 95 общеобразовательная"
            }
        }
    ]
}

Как можно увидеть получены данные, удовлетворяющие заданному охвату в системе координат EPSG:3857.

http://localhost:8087/features?bbox=82,53,83,54&attrs=post,name

Результат:

{
    "type": "FeatureCollection",
    "features": [
        {
            "geometry": {
                "type": "Point",
                "coordinates": [
                    82.995135,
                    53.320683
                ]
            },
            "type": "Feature",
            "properties": {
                "post": "659000, Алтайский край, с.Павловск, ул. Шумилова, 1",
                "name": "Павловский детский дом"
            }
        },
        {
            "geometry": {
                "type": "Point",
                "coordinates": [
                    82.984438,
                    53.311395
                ]
            },
            "type": "Feature",
            "properties": {
                "post": "659000, Алтайский край, с.Павловск, ул. Коминтерна, 2",
                "name": "Павловская школа-интернат спец.корр."
            }
        },
        {
            "geometry": {
                "type": "Point",
                "coordinates": [
                    82.470054,
                    53.443182
                ]
            },
            "type": "Feature",
            "properties": {
                "post": "659053, Алтайский край, Шелаболихинский р-н, с.Кучук, ул. Новая, 15",
                "name": "Кучукский детский дом"
            }
        },
        {
            "geometry": {
                "type": "Point",
                "coordinates": [
                    82.316406,
                    53.784103
                ]
            },
            "type": "Feature",
            "properties": {
                "post": "633623, Новосибирская обл., п. Сузун, ул. Толстого, 11",
                "name": "Социальный приют для детей и подростков \"Лесовичек\""
            }
        },
        {
            "geometry": {
                "type": "Point",
                "coordinates": [
                    82.316406,
                    53.784103
                ]
            },
            "type": "Feature",
            "properties": {
                "post": "633610, Новосибирская обл., п. Сузун, ул. Партизанская, 19",
                "name": "Сузунская школа-интернат для детей-сирот 8ого вида"
            }
        }
    ]
}

Для представления JSON-данных в удобочитаемом варианте можно воспользоватся сервисом JSONLint, что мы собственно и сделали.

Заключение

Таким образом, мы создали простейший HTTP-сервис, который на входе принимает определенный набор параметров и возвращает результат в формате GeoJSON. И хотя это всего-лишь учебный вариант, в котором не предусмотрена никакая обработка ошибок, но он наглядно показывает как может быть устроен простейший сервис подобного типа. Данные, предоставляемые этим сервисом, легко могут быть визуализированы с помощью картографического JavaScript-клиента, например, OpenLayers.

Создание простейшего HTTP-сервиса для публикации векторных данных: различия между версиями

Версия от 14:29, 13 июня 2013

Содержание

Введение

Выбор API

Хранилище и формат выходных данных

Веб-фреймворк

Установка программного обеспечения

Установка Bottle

Установка psycopg2

Установка библиотеки для парсинга конфигурационного файла

Создание сервиса

Подключение к базе данных

Извлечение данных из базы

Запуск сервиса

Результаты

Заключение

Навигация

Создание простейшего HTTP-сервиса для публикации векторных данных: различия между версиями

Версия от 14:29, 13 июня 2013

Введение

Выбор API

Хранилище и формат выходных данных

Веб-фреймворк

Установка программного обеспечения

Установка Bottle

Установка psycopg2

Установка библиотеки для парсинга конфигурационного файла

Создание сервиса

Подключение к базе данных

Извлечение данных из базы

Запуск сервиса

Результаты

Заключение

Навигация

Поиск