GIS-Lab - Вклад [ru]

Создание простейшего HTTP-сервиса для публикации векторных данных

2013-06-13T13:06:25Z

Vasnake: /* Веб-фреймворк */

{{Статья|Черновик}}

== 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 [http://www.opengeospatial.org/standards/wfs OGC Web Feature Service], о котором мы рассказывали в одной из предыдущих [http://gis-lab.info/qa/wfs-begin.html 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 [http://mapserver.org/trunk/tinyows/ TinyOWS],
[http://mapserver.org/ MapServer] или [http://geoserver.org/ 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
[http://mapserver.org/mapscript/introduction.html 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,[http://gis-lab.info/docs/geojson_ru.html GeoJSON]). Именно решению данной
задачи и будет посвящена оставшаяся часть статьи. В качестве примера использования подобного сервиса может служить проект [http://demo.nextgis.ru/openpolice/ 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,
[http://trac.mapfish.org/trac/mapfish/wiki/MapFishProtocol MapFish Protocol] или [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?featureserver.html ArcGIS Server REST API] (открытая реализация HTTP-сервиса, реализующая данный API уже [http://gis-lab.info/qa/mapfeatureserver.html 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
[http://gis-lab.info/qa/geodetdom-coord.html 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 [http://gis-lab.info/docs/geojson_ru.html#2.2 элементарный объект].

В PostgreSQL, начиная с версии 9.2, появились специальные функции для работы с JSON-данными, в частности [http://www.postgresql.org/docs/devel/static/functions-json.html row_to_json], позволяющие, используя SQL-запрос к базе данных PostGIS, получить "FeatureCollection". О том как это сделать подробно описано в статье
[http://www.postgresonline.com/journal/archives/267-Creating-GeoJSON-Feature-Collections-with-JSON-and-PostGIS-functions.html 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 [http://bottlepy.org/docs/dev/ Bottle]. Данный фреймворк уже использовался нами в статье
[http://gis-lab.info/qa/dynamic-tms.html Основы работы динамических TMS-сервисов].

== Установка программного обеспечения ==

=== Установка Bottle ===

Установим Bottle в [http://guide.python-distribute.org/virtualenv.html виртуальное окружение]:

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

=== Установка psycopg2 ===

<pre>pip install psycopg2</pre>

В случае возникновения ошибок при установке требуется установка необходимых библиотек на уровне операционной системы,
[http://stackoverflow.com/a/5450183/813758 подробнее].

=== Установка библиотеки для парсинга конфигурационного файла ===

<pre>pip install pyyaml</pre>

== Создание сервиса ==

Переходим в директорию нашего виртуального окружения geoservice:

<pre>cd geoservice</pre>

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:

<pre>
touch geoservice.py
touch config.yaml
</pre>

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

<syntaxhighlight lang="yaml">
db:
host: gis-lab.info
port: 5432
name: gedetdom
table: data
user: guest
password: guest
geometry_column: geometry
</syntaxhighlight>

Затем открываем файл geoservice.py и пишем в него:

<syntaxhighlight lang="python">
# -*- 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')
</syntaxhighlight>

=== Подключение к базе данных ===

Извлекаем информацию о подключении из конфигурационного файла:

<syntaxhighlight lang="python">
db_config_file = open('config.yaml', 'rb')
db_config = load(db_config_file).get('db')
</syntaxhighlight>

И подключаемся к базе данных:

<syntaxhighlight lang="python">
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()
</syntaxhighlight>

=== Извлечение данных из базы ===

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

<syntaxhighlight lang="python">
@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)
</syntaxhighlight>

=== Запуск сервиса ===

<pre>
$ 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
</pre>

== Результаты ==

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

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

Результат:

<syntaxhighlight lang="javascript">
{
"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"
}
}
]
}
</syntaxhighlight>

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

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

Результат:

<syntaxhighlight lang="javascript">
{
"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"
}
}
]
}
</syntaxhighlight>

Для представления JSON-данных в удобочитаемом варианте можно воспользоватся сервисом [http://jsonlint.com/ 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

2013-06-13T13:05:42Z

Vasnake: /* Хранилище и формат выходных данных */

{{Статья|Черновик}}

== 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 [http://www.opengeospatial.org/standards/wfs OGC Web Feature Service], о котором мы рассказывали в одной из предыдущих [http://gis-lab.info/qa/wfs-begin.html 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 [http://mapserver.org/trunk/tinyows/ TinyOWS],
[http://mapserver.org/ MapServer] или [http://geoserver.org/ 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
[http://mapserver.org/mapscript/introduction.html 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,[http://gis-lab.info/docs/geojson_ru.html GeoJSON]). Именно решению данной
задачи и будет посвящена оставшаяся часть статьи. В качестве примера использования подобного сервиса может служить проект [http://demo.nextgis.ru/openpolice/ 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,
[http://trac.mapfish.org/trac/mapfish/wiki/MapFishProtocol MapFish Protocol] или [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?featureserver.html ArcGIS Server REST API] (открытая реализация HTTP-сервиса, реализующая данный API уже [http://gis-lab.info/qa/mapfeatureserver.html 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
[http://gis-lab.info/qa/geodetdom-coord.html 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 [http://gis-lab.info/docs/geojson_ru.html#2.2 элементарный объект].

В PostgreSQL, начиная с версии 9.2, появились специальные функции для работы с JSON-данными, в частности [http://www.postgresql.org/docs/devel/static/functions-json.html row_to_json], позволяющие, используя SQL-запрос к базе данных PostGIS, получить "FeatureCollection". О том как это сделать подробно описано в статье
[http://www.postgresonline.com/journal/archives/267-Creating-GeoJSON-Feature-Collections-with-JSON-and-PostGIS-functions.html 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 [http://bottlepy.org/docs/dev/ Bottle]. Данный фреймворк уже использовался нами в статье
[http://gis-lab.info/qa/dynamic-tms.html Основы работы динамических TMS-сервисов].

== Установка программного обеспечения ==

=== Установка Bottle ===

Установим Bottle в [http://guide.python-distribute.org/virtualenv.html виртуальное окружение]:

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

=== Установка psycopg2 ===

<pre>pip install psycopg2</pre>

В случае возникновения ошибок при установке требуется установка необходимых библиотек на уровне операционной системы,
[http://stackoverflow.com/a/5450183/813758 подробнее].

=== Установка библиотеки для парсинга конфигурационного файла ===

<pre>pip install pyyaml</pre>

== Создание сервиса ==

Переходим в директорию нашего виртуального окружения geoservice:

<pre>cd geoservice</pre>

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:

<pre>
touch geoservice.py
touch config.yaml
</pre>

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

<syntaxhighlight lang="yaml">
db:
host: gis-lab.info
port: 5432
name: gedetdom
table: data
user: guest
password: guest
geometry_column: geometry
</syntaxhighlight>

Затем открываем файл geoservice.py и пишем в него:

<syntaxhighlight lang="python">
# -*- 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')
</syntaxhighlight>

=== Подключение к базе данных ===

Извлекаем информацию о подключении из конфигурационного файла:

<syntaxhighlight lang="python">
db_config_file = open('config.yaml', 'rb')
db_config = load(db_config_file).get('db')
</syntaxhighlight>

И подключаемся к базе данных:

<syntaxhighlight lang="python">
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()
</syntaxhighlight>

=== Извлечение данных из базы ===

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

<syntaxhighlight lang="python">
@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)
</syntaxhighlight>

=== Запуск сервиса ===

<pre>
$ 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
</pre>

== Результаты ==

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

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

Результат:

<syntaxhighlight lang="javascript">
{
"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"
}
}
]
}
</syntaxhighlight>

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

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

Результат:

<syntaxhighlight lang="javascript">
{
"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"
}
}
]
}
</syntaxhighlight>

Для представления JSON-данных в удобочитаемом варианте можно воспользоватся сервисом [http://jsonlint.com/ 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

2013-06-13T13:03:49Z

Vasnake: /* Выбор API */

{{Статья|Черновик}}

== 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 [http://www.opengeospatial.org/standards/wfs OGC Web Feature Service], о котором мы рассказывали в одной из предыдущих [http://gis-lab.info/qa/wfs-begin.html 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 [http://mapserver.org/trunk/tinyows/ TinyOWS],
[http://mapserver.org/ MapServer] или [http://geoserver.org/ 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
[http://mapserver.org/mapscript/introduction.html 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,[http://gis-lab.info/docs/geojson_ru.html GeoJSON]). Именно решению данной
задачи и будет посвящена оставшаяся часть статьи. В качестве примера использования подобного сервиса может служить проект [http://demo.nextgis.ru/openpolice/ 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,
[http://trac.mapfish.org/trac/mapfish/wiki/MapFishProtocol MapFish Protocol] или [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?featureserver.html ArcGIS Server REST API] (открытая реализация HTTP-сервиса, реализующая данный API уже [http://gis-lab.info/qa/mapfeatureserver.html 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
[http://gis-lab.info/qa/geodetdom-coord.html 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 [http://gis-lab.info/docs/geojson_ru.html#2.2 элементарный объект].

В PostgreSQL, начиная с версии 9.2, появились специальные функции для работы с JSON-данными, в частности [http://www.postgresql.org/docs/devel/static/functions-json.html row_to_json], позволяющие, используя SQL-запрос к базе данных PostGIS, получить "FeatureCollection". О том как это сделать подробно описано в статье
[http://www.postgresonline.com/journal/archives/267-Creating-GeoJSON-Feature-Collections-with-JSON-and-PostGIS-functions.html 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 [http://bottlepy.org/docs/dev/ Bottle]. Данный фреймворк уже использовался нами в статье
[http://gis-lab.info/qa/dynamic-tms.html Основы работы динамических TMS-сервисов].

== Установка программного обеспечения ==

=== Установка Bottle ===

Установим Bottle в [http://guide.python-distribute.org/virtualenv.html виртуальное окружение]:

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

=== Установка psycopg2 ===

<pre>pip install psycopg2</pre>

В случае возникновения ошибок при установке требуется установка необходимых библиотек на уровне операционной системы,
[http://stackoverflow.com/a/5450183/813758 подробнее].

=== Установка библиотеки для парсинга конфигурационного файла ===

<pre>pip install pyyaml</pre>

== Создание сервиса ==

Переходим в директорию нашего виртуального окружения geoservice:

<pre>cd geoservice</pre>

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:

<pre>
touch geoservice.py
touch config.yaml
</pre>

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

<syntaxhighlight lang="yaml">
db:
host: gis-lab.info
port: 5432
name: gedetdom
table: data
user: guest
password: guest
geometry_column: geometry
</syntaxhighlight>

Затем открываем файл geoservice.py и пишем в него:

<syntaxhighlight lang="python">
# -*- 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')
</syntaxhighlight>

=== Подключение к базе данных ===

Извлекаем информацию о подключении из конфигурационного файла:

<syntaxhighlight lang="python">
db_config_file = open('config.yaml', 'rb')
db_config = load(db_config_file).get('db')
</syntaxhighlight>

И подключаемся к базе данных:

<syntaxhighlight lang="python">
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()
</syntaxhighlight>

=== Извлечение данных из базы ===

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

<syntaxhighlight lang="python">
@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)
</syntaxhighlight>

=== Запуск сервиса ===

<pre>
$ 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
</pre>

== Результаты ==

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

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

Результат:

<syntaxhighlight lang="javascript">
{
"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"
}
}
]
}
</syntaxhighlight>

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

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

Результат:

<syntaxhighlight lang="javascript">
{
"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"
}
}
]
}
</syntaxhighlight>

Для представления JSON-данных в удобочитаемом варианте можно воспользоватся сервисом [http://jsonlint.com/ 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

2013-06-13T13:03:19Z

Vasnake: /* Выбор API */

{{Статья|Черновик}}

== 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 [http://www.opengeospatial.org/standards/wfs OGC Web Feature Service], о котором мы рассказывали в одной из предыдущих [http://gis-lab.info/qa/wfs-begin.html 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 [http://mapserver.org/trunk/tinyows/ TinyOWS],
[http://mapserver.org/ MapServer] или [http://geoserver.org/ 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
[http://mapserver.org/mapscript/introduction.html 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,[http://gis-lab.info/docs/geojson_ru.html GeoJSON]). Именно решению данной
задачи и будет посвящена оставшаяся часть статьи. В качестве примера использования подобного сервиса может служить проект [http://demo.nextgis.ru/openpolice/ 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,
[http://trac.mapfish.org/trac/mapfish/wiki/MapFishProtocol MapFish Protocol] или [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?featureserver.html ArcGIS Server REST API] (открытая реализация HTTP-сервиса, реализующая данный API уже [http://gis-lab.info/qa/mapfeatureserver.html 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
[http://gis-lab.info/qa/geodetdom-coord.html 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 [http://gis-lab.info/docs/geojson_ru.html#2.2 элементарный объект].

В PostgreSQL, начиная с версии 9.2, появились специальные функции для работы с JSON-данными, в частности [http://www.postgresql.org/docs/devel/static/functions-json.html row_to_json], позволяющие, используя SQL-запрос к базе данных PostGIS, получить "FeatureCollection". О том как это сделать подробно описано в статье
[http://www.postgresonline.com/journal/archives/267-Creating-GeoJSON-Feature-Collections-with-JSON-and-PostGIS-functions.html 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 [http://bottlepy.org/docs/dev/ Bottle]. Данный фреймворк уже использовался нами в статье
[http://gis-lab.info/qa/dynamic-tms.html Основы работы динамических TMS-сервисов].

== Установка программного обеспечения ==

=== Установка Bottle ===

Установим Bottle в [http://guide.python-distribute.org/virtualenv.html виртуальное окружение]:

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

=== Установка psycopg2 ===

<pre>pip install psycopg2</pre>

В случае возникновения ошибок при установке требуется установка необходимых библиотек на уровне операционной системы,
[http://stackoverflow.com/a/5450183/813758 подробнее].

=== Установка библиотеки для парсинга конфигурационного файла ===

<pre>pip install pyyaml</pre>

== Создание сервиса ==

Переходим в директорию нашего виртуального окружения geoservice:

<pre>cd geoservice</pre>

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:

<pre>
touch geoservice.py
touch config.yaml
</pre>

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

<syntaxhighlight lang="yaml">
db:
host: gis-lab.info
port: 5432
name: gedetdom
table: data
user: guest
password: guest
geometry_column: geometry
</syntaxhighlight>

Затем открываем файл geoservice.py и пишем в него:

<syntaxhighlight lang="python">
# -*- 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')
</syntaxhighlight>

=== Подключение к базе данных ===

Извлекаем информацию о подключении из конфигурационного файла:

<syntaxhighlight lang="python">
db_config_file = open('config.yaml', 'rb')
db_config = load(db_config_file).get('db')
</syntaxhighlight>

И подключаемся к базе данных:

<syntaxhighlight lang="python">
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()
</syntaxhighlight>

=== Извлечение данных из базы ===

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

<syntaxhighlight lang="python">
@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)
</syntaxhighlight>

=== Запуск сервиса ===

<pre>
$ 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
</pre>

== Результаты ==

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

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

Результат:

<syntaxhighlight lang="javascript">
{
"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"
}
}
]
}
</syntaxhighlight>

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

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

Результат:

<syntaxhighlight lang="javascript">
{
"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"
}
}
]
}
</syntaxhighlight>

Для представления JSON-данных в удобочитаемом варианте можно воспользоватся сервисом [http://jsonlint.com/ 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.

Mapfeatureserver как замена ArcGIS Server

2013-05-31T11:54:26Z

Vasnake:

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация|Описание веб-сервиса Mapfeatureserver как замены ArcGIS Server}}

[https://github.com/vasnake/mapfeatureserver Mapfeatureserver] (далее MFS) - это веб-сервис, написанный на Python (WSGI, Flask) и реализующий
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?overview.html ArcGIS Server REST API] для слоев типа
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html Feature Layer].
MFS был задуман как средство, позволяющее избавиться от дорогостоящего ArcGIS Server при работе с веб-картами, использующими
[http://resources.arcgis.com/content/web/web-apis ArcGIS API],
равно как и получить дополнительные возможности, отсутствующие в ArcGIS Server.

Mapfeatureserver будет полезен разработчикам ГИС решений для веб и интранет,
поскольку позволяет получить веб-карты красивые и функциональные как в ArcGIS, но без затрат на приобретение ArcGIS Server.
Как open source продукт, MFS может принести дополнительную пользу разработчикам знающим Python.

== Введение в тему ==

Чтобы было понятнее, что такое MFS, нужно иметь представление о стеке технологий, поверх которых он работает.

Как известно, есть такой подкласс ГИС решений как клиент-серверные ГИС. В случае, когда клиент использует для работы с картами
веб-браузер или мобильный терминал вроде смартфона или планшета, применяется название «веб-ГИС». Вероятно потому, что
для общения клиент-сервер используются веб технологии. Основные отличающие черты таких решений
заключаются в применении некоего картографического сервера и использовании HTTP/HTTPS для передачи данных между клиентом и сервером.
Самый распространенный вариант - это отрисовка клиентом растровых картинок, присылаемых с сервера по запросу. Из этих растровых картинок (тайлов),
как из мозаики, складывается изображение карты.

На текущий момент известно не так много веб-ГИС решений, которые позволяют не только получать растровые тайлы, но и дают клиенту возможность
полноценно работать со слоями данных, используя геометрию объектов (features) в слоях карты,
передавая между клиентом и сервером координаты точек, составляющих фигуры, их атрибуты и сопутствующие метаданные.
Естественно, передача таких данных, назовем их условно «геометрия», осуществляется согласно определенным протоколам.
Тут я говорю о форматах передачи данных поверх HTTP/HTTPS. В мире свободного ПО самое большое распространение получили протоколы
[http://en.wikipedia.org/wiki/Web_Map_Service WMS/WFS] а если точнее, согласно теме данной статьи,
[http://en.wikipedia.org/wiki/Web_Feature_Service WFS (Web Feature Service)].

У компании Esri есть свое решение. Продукт под названием
[http://www.esri.com/software/arcgis/arcgisserver/features ArcGIS for Server] содержит подсистему, которая публикует веб карты,
слои данных из которых сделаны эти карты, и много чего еще, в данном случае не существенного. В процессе публикации карты или слоя,
на сервере АркГИС создаются так называемые [http://resources.arcgis.com/content/enterprisegis/10.0/services_webservices «веб сервисы»].
Нас, согласно теме, интересуют опубликованные слои, из которых собираются карты. В терминологии АркГИС такие слои называются
[http://gis.stackexchange.com/questions/26336/whats-the-difference-between-feature-class-and-feature-layer Feature Layer]
а сервисы, создаваемые АркГИС-ом для них называются
[http://help.arcgis.com/en/arcgisserver/10.0/help/arcgis_server_dotnet_help/index.html#//009300000022000000 Feature Service].
Протокол доступа к таким слоям несет название
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?featureserver.html ArcGIS Server REST API]
и позволяет через HTTP/HTTPS получать геометрию и атрибуты объектов слоя.
Сами передаваемые данные упаковываются в текст формата JSON. Примеры данных я приведу чуть позже.
Если при создании Feature Service выполнить некоторые условия (например, разместить данные в специальной БД),
то при использовании такого сервиса можно будет использовать все операции спектра
[http://en.wikipedia.org/wiki/Create,_read,_update_and_delete CRUD], а не только чтение.

Следует упомянуть, что АркГИС Сервер умеет создавать разные типы сервисов, не только Feature Sevice. К примеру,
вполне можно опубликовать слой геоданных, доступ к которому будет открыт по протоколу WFS. Но в данной статье нас
интересует только ArcGIS Server REST API, подраздел Feature Service.

Предпринимаются попытки создать на основе ArcGIS Server REST API всеобщий стандарт на геосервисы.
Этот стандарт именуется
[http://wiki.osgeo.org/wiki/Geoservices_REST_API GeoServices REST API] (http://www.opengeospatial.org/standards/requests/89)
и на данный момент сообщество очень неоднозначно реагирует на его продвижение.
Насколько мне известно, еще нет ни одной реализации GeoServices REST API.

Существуют и друге протоколы работы с геоданными, несущие модную аббревиатуру
[http://en.wikipedia.org/wiki/Representational_state_transfer REST]
в своем названии или описании, например
[http://trac.mapfish.org/trac/mapfish/wiki/MapFishProtocol MapFish Protocol] или
[http://geoserver.org/display/GEOS/REST+Overview+Page GeoServer REST API].
Эти решения тоже заслуживают внимания, но не имеют никакого касательства к Mapfeatureserver.

Что же касается Mapfeatureserver, то это продукт того же семейства, что
[http://papyrus.readthedocs.org/en/latest/ Papyrus] или
[http://featureserver.org/ FeatureServer],
только нацелен на реализацию протокола ArcGIS Server REST API, в отличие от.

К созданию MFS меня подтолкнули следующие соображения и обстоятельства.
Нашим клиентам очень нравится клиентская часть для веб-ГИС, называемая
[http://resources.arcgis.com/en/communities/silverlight-viewer/ ArcGIS Viewer for Silverlight], на базе которой
мы создали специальную сборку
[http://www.allgis.org/cartobonus/help/ «Картобонус»].
Разумеется, как детище Esri, такой вьювер лучше всего работает с серверной частью этого же вендора и не очень
способствует попыткам подружить его с слоями, загружаемыми через сторонние сервисы, в частности WFS.
Это был первый звоночек - решение задачи «подключение к Картобонусу слоев из WFS». Можно либо во вьювер добавить код,
транслирующий примитивы WFS в обьекты вьювера
([https://code.google.com/p/wfst-arcgis-viewer/ как-то так]);
либо написать некий сервис-прокси, для превращения WFS в ArcGIS Feature Service,
понимаемый вьювером «из коробки».

Другим пожеланием клиентов была функция «загрузки шейпов» во вьювер. Довольно трудно обьяснить неспециалисту,
что парсинг и отрисовка данных из шейпа в браузере - весьма не тривиальная задача. Да и зачем? Ведь можно дать пользователю
кнопку «загрузка шейпа», нажав которую, пользователь сможет создать на некоем сервере таблицу в БД и записать в нее копию шейп-файла.
После чего подключить к карте во вьювере слой, сформированный из этой таблицы.
Второй звоночек - нужен сервис, в который мы сможем грузить шейпы и потом выводить их клиентам веб-ГИС.

Кстати, о клиентских вьюверах. Очевидно, лучше всех с геоданными из Feature Service, эмуляцией которого и занимается Mapfeatureserver,
умеют работать программы от Esri (упоминать приложения типа ArcMap я тут не буду, только веб)
* [http://resources.arcgis.com/en/tutorials/ ArcGIS Online] - яркий пример картографического вьювера, сделанного на JavaScript и продвигаемого как SaaS.
* [http://resources.arcgis.com/en/communities/flex-viewer/ ArcGIS Viewer for Flex] - кроссплатформенное приложение типа RIA на технологии Flash/Flex, расширяемое, с открытым кодом.
* Уже упомянутый [http://resources.arcgis.com/en/communities/silverlight-viewer/ ArcGIS Viewer for Silverlight] - тоже RIA, но работает только под MS Windows. Зато, используя MS Visual Studio, процесс разработки плагинов и расширений заметно ускоряется и упрощается.
Замечу, что эти вьюверы активно эксплуатируют очень приличный [http://resources.arcgis.com/content/web/web-apis набор API],
предоставляемый Esri безвозмездно, то есть даром.

И, конечно, всеми любимый [http://openlayers.org/dev/examples/arcgis93rest.html OpenLayers]
тоже умеет работать со слоями по протоколу ArcGIS Server REST API.

== Mapfeatureserver - что это такое? ==

Как я уже упомянул, MFS это open source программа на Python, которая после запуска создает веб-сервис, отвечающий спецификации
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?overview.html ArcGIS Server REST API] для картографических слоев типа
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html Feature Layer].
Веб модуль MFS написан с использованием фреймворка Flask и отвечает спецификации WSGI, что позволяет использовать MFS в качестве
части более крупных веб-решений.

Геоданные MFS считывает из PostGIS DB, что означает необходимость
а) загрузить данные предполагаемого решения в БД PostGIS;
б) обеспечить доступ к этой БД сервису MFS.
На текущий момент, кроме PostGIS, другие БД не поддерживаются, но есть планы добавить поддержку MySQL и MongoDB.
Также, есть планы по использованию служб WFS в качестве источников данных.

Общая картина использования Mapfeatureserver выглядит примерно так.
* Геоданные (шейп-файлы, к примеру) загружаем в PostGIS.
* Для каждого слоя данных вписываем сведения в конфигурационные файлы MFS.
* Запускаем веб-сервис.
* В клиентской программе, к примеру [http://www.allgis.org/cartobonus/help/ Картобонус], добавляем к карте слои точно так же, как обычные FeatureLayer из ArcGIS Server.

Теперь о недостатках и ограничениях MFS.

На текущий момент программа находится в стадии «Proof of Concept», то есть обладает функциональностью минимально достаточной для
демонстрации работоспособности подхода.
Из всего многообразия запросов декларированных в API, наш сервис пока реализует два:
* [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html layer metadata] <pre>http://<featureservice-url>/<layerId></pre>
* [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fsquery.html layer data query] by box <pre>http://<featurelayer-url>/query</pre>
причем запрос данных может быть только одного типа - запрос на выборку по ограничивающему боксу (box).
Этого достаточно, чтобы загрузить слой в карту и делать zoom, pan, просмотр атрибутов для features, но и только.

Пример ответа сервера на запрос метаданных слоя
<pre>
"currentVersion": 10.11,
"id": 0,
"name": "Ямочный ремонт",
"type": "Feature Layer",
"description": "Места установки заплаток на дорогах",
...
"supportsAdvancedQueries": true,
"geometryType": "esriGeometryPoint",
"minScale": 0,
"maxScale": 0,
"extent": {
"xmin": 27.765770083999996,
"ymin": 52.86936644999997,
"xmax": 36.71166105100002,
"ymax": 62.012733638999975,
"spatialReference": {
"wkid": 4326,
"latestWkid": 4326
}
},
"drawingInfo": {
"renderer": {
"type": "uniqueValue",
"field1": "roadcarpet",
"field2": null,
"field3": null,
"fieldDelimiter": ", ",
"defaultSymbol": null,
"defaultLabel": null,
"uniqueValueInfos": [
{
"symbol": {
"type": "esriPMS",
"url": "http://localhost:5000/static/asfalt.png",
"imageData": "",
"contentType": "image/png",
"width": 24,
"height": 24,
"angle": 0,
"xoffset": 0,
"yoffset": 0
},
"value": "Асфальт",
"label": "Асфальт",
"description": ""
},
{
"symbol": {
"type": "esriPMS",
...
},
"hasM": false,
"hasZ": false,
"allowGeometryUpdates": true,
...
"fields": [
{
"name": "objectid",
"type": "esriFieldTypeOID",
"alias": "OBJECTID",
"domain": null,
"editable": false,
"nullable": false
},
{
"name": "ptchlenght",
"type": "esriFieldTypeSmallInteger",
"alias": "ДлинаУчастка, м",
"domain": null,
"editable": true,
"nullable": true
},
{
"name": "pthcdeptht",
"type": "esriFieldTypeSmallInteger",
"alias": "ГлубинаУчастка, см",
"domain": null,
"editable": true,
"nullable": true
},
...
"maxRecordCount": 1000,
"supportedQueryFormats": "JSON, AMF",
"capabilities": "Create,Delete,Query,Update,Uploads,Editing"
}
</pre>

Пример ответа сервера на запрос данных слоя
<pre>
{
"features": [
{
"attributes": {
"descr": "werwre",
"gid": 8,
"ptchlenght": 500,
"pthcdeptht": 8,
"regdaterec": "2012/08/02",
"regdaterep": "2012/09/15",
"roadcarpet": "Асфальт"
},
"geometry": {
"x": 3980475.9450405277,
"y": 6976079.279805333
}
}
],
"fields": [
{
"alias": "OBJECTID",
"name": "gid",
"type": "esriFieldTypeOID"
},...
{
"alias": "REGDATEREP",
"length": 50,
"name": "regdaterep",
"type": "esriFieldTypeString"
},
{
"alias": "ROADCARPET",
"length": 50,
"name": "roadcarpet",
"type": "esriFieldTypeString"
}
],
"geometryType": "esriGeometryPoint",
"globalIdFieldName": "",
"objectIdFieldName": "gid",
"spatialReference": {
"latestWkid": 3857,
"wkid": 102100
}
}
</pre>

Остальная часть API будет реализована несколько позже. Хорошая новость заключается в том, что проект - open source и любой,
кто обладает соответствующими навыками, может ускорить реализацию недостающих функций.

== Инструкция по использованию Mapfeatureserver ==

Изложенная здесь информация может устареть к тому времени как вы читаете этот текст.
Наиболее свежую информацию о проекте вы всегда можете найти на странице проекта в GitHub
https://github.com/vasnake/mapfeatureserver

Чтобы запустить сервис MFS вам понадобится выполнить следующие шаги (в планах есть пункт: сделать нормальный Python distribution):
* Скачать [https://github.com/vasnake/mapfeatureserver MFS с GitHub].
* Поправить настройки в файле <pre>mapfeatureserver\wsgi\default_settings.py</pre>
* Установить Python 2.7 и необходимые библиотки, к примеру для MS Windows
<pre>set path=%path%;c:\d\Python27;c:\d\Python27\Scripts
pip install Flask flask-login blinker psycopg2 simplejson</pre>
[http://www.stickpeople.com/projects/python/win-psycopg/ psycopg2 for Windows]
* Запустить приложение Flask
<pre>pushd mapfeatureserver\wsgi
python mapfs_controller.py</pre>
URL веб-службы будет таким http://localhost:5000/
Если вы откроете эту страницу в браузере вы увидите служебную страницу со ссылками на тестовые слои.
Эти ссылки работать не будут, так как у вас нет таких слоев. Удалить лишнее и добавить свое вы можете поправив файл
<pre>mapfeatureserver\wsgi\templates\servlets.html</pre>

Чтобы создать новый слой, вам нужно выполнить следующие шаги:
* Получить доступ к БД PostGIS, к примеру, установив БД на свой хост.
* Загрузить шейп-файл с нужными данными в БД, к примеру так (описания опций и ключей к командам доступны во встроенной в команды справке):
<pre>set path=%path%;c:\Program Files\PostgreSQL\9.0\bin
pushd c:\t\shpdir
shp2pgsql.exe -d -I -s 4326 -W cp1251 flyzone.shp mfsdata.flyzone > flyzone.dump.sql
psql -f flyzone.dump.sql postgisdb mfs</pre>
Здесь shpdir это папка, где расположены шейп-файлы; flyzone.shp - загружаемый шейп-файл; mfsdata.flyzone - схема данных и таблица,
в которую будет загружен шейп; postgisdb - имя БД; mfs - учетная запись в БД.

* Записать сведения о слое в конфигурационный файл
<pre>mapfeatureserver\config\layers.config.ini</pre>
Идентификатор слоя (любое положительное целое число) надо вписать в список (в примере указаны три слоя)
<pre>layer.ID.list: 0,1,2</pre>
Вписать данные подключения к БД PostGIS, пример:
<pre>PG.DSN: host=vags101 port=5432 dbname=postgisdb user=mfs password=12345678 connect_timeout=10 client_encoding=utf8</pre>
Создать секцию, именованную по идентификатору слоя, скажем «2»
<pre>
[2]
layer.table = flyzone
layer.geomfield = geom
layer.oidfield = gid
layer.name = Зоны полетов с ограничениями
</pre>
Находящиеся в конфиге примеры и комментарии помогут не ошибиться.

* Создать файл метаданных для слоя. Это самая трудная часть.
<pre>mapfeatureserver\config\layer.<layer id>.config.json</pre>
Чтобы было легче, можно скопировать метаданные из аналогичного существующего слоя Feature Layer ArcGIS и внести в него правки.
Метаданные слоя из ArcGIS Server доступны по URL типа <pre>http://testags/arcgis/rest/services/flyzone/FeatureServer/2?f=pjson</pre>
если на сервере опубликована служба «flyzone» соответствующего типа.
Также, в MFS есть специальные страницы, типа <pre>http://localhost:5000/admin/dsn/flyzone?oidfield=gid&geomfield=geom</pre>
для помощи в составлении файла метаданных.

После выполнения этих шагов, можно использовать слои MFS как обычные слои ArcGIS FeatureLayer в веб-картах
построенных на [http://resources.arcgis.com/content/web/web-apis ArcGIS web API].
К примеру, есть вьювер
[http://www.allgis.org/cartobonus/help/ Картобонус], построенный на
[http://resources.arcgis.com/en/help/silverlight-viewer/concepts/ ArcGIS API for Silverlight],
именно он использовался для тестирования MFS. Чтобы добавить слой в карту, используйте URL вида
<pre>http://hostname:5000/<layer id></pre>
[[Файл:Слои Mapfeatureserver в веб-картах Картобонус.png|center|700px|Рабочий скриншот слоев из MFS во вьювере Картобонус]]

Как видите, за исключением файла метаданных, всё достаточно просто.
Теперь у нас есть свободный и бесплатный сервер Feature Layer-ов для обеспечения работы любого картографического софта,
использующего спецификации ArcGIS REST API.

=== Оно не работает! ===
Поскольку, как я уже говорил, проект находится в стадии разработки, вполне вероятно, что вы не сможете заставить его работать
с вашими данными. Безошибочным признаком того, что MFS не работает как должно, считается наличие Python traceback
в окне с приложением Flask (модуль mapfs_controller.py).
К примеру, это может выглядеть так:
<pre>
Traceback (most recent call last):
File "mapfs_controller.py", line 166, in layerOperations
resp = layerdata.layerData(lyrconf, ds, op)
File "C:\d\code\git\mapfeatureserver\wsgi\layerdata.py", line 65, in layerData
res = layerDataInBox(datasource.cursor, lyrconf, outSR, inpBox)
File "C:\d\code\git\mapfeatureserver\wsgi\layerdata.py", line 109, in layerDataInBox
box = esri.AGGeometryBox(inpBox)
File "C:\d\code\git\mapfeatureserver\wsgi\esri.py", line 47, in __init__
box = simplejson.loads(jsontext)
File "c:\d\Python27\lib\site-packages\simplejson\__init__.py", line 461, in loads
return _default_decoder.decode(s)
File "c:\d\Python27\lib\site-packages\simplejson\decoder.py", line 374, in decode
obj, end = self.raw_decode(s)
File "c:\d\Python27\lib\site-packages\simplejson\decoder.py", line 393, in raw_decode
return self.scan_once(s, idx=_w(s, idx).end())
File "c:\d\Python27\lib\site-packages\simplejson\scanner.py", line 119, in scan_once
return _scan_once(string, idx)
File "c:\d\Python27\lib\site-packages\simplejson\scanner.py", line 84, in _scan_once
raise JSONDecodeError(errmsg, string, idx)
JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)
</pre>
Если вы столкнетесь с чем-то подобным, не пожалейте времени, скопируйте текст traceback-а и отправьте мне.
По почте или, еще лучше, откройте issue на [https://github.com/vasnake/mapfeatureserver GitHub].

Дополнительные сведения по настройке MFS.
* Минимальный набор привилегий пользователя в PostgreSQL, пример:
<pre>
CREATE USER guest WITH password 'guest';
ALTER USER guest SET search_path TO mfsdata,public;
GRANT USAGE ON schema mfsdata TO guest;
GRANT SELECT ON table mfsdata.patching TO guest;
GRANT SELECT ON geometry_columns TO guest;
GRANT SELECT ON geography_columns TO guest;
GRANT SELECT ON spatial_ref_sys TO guest;
</pre>
Подразумевается, что пользователь 'guest', от имени которого должен работать Mapfeatureserver,
должен иметь доступ на чтение к слою, хранимому в таблице 'mfsdata.patching'.

== Ссылки ==
* [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html Спецификации REST API] или, [http://resources.arcgis.com/en/help/arcgis-rest-api/index.html#//02r3000000w6000000 более подробно, здесь]
* [http://vasnake.blogspot.ru/2013/05/mapfeatureserver-poc.html Статья в блоге автора]
* [https://github.com/vasnake/mapfeatureserver MFS на GitHub]
* [http://www.allgis.org/cartobonus/help/ web map viewer Cartobonus]

E-mail: [mailto:vasnake@gmail.com vasnake@gmail.com]

Mapfeatureserver как замена ArcGIS Server

2013-05-30T23:11:00Z

Vasnake:

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация|Описание веб-сервиса Mapfeatureserver как замены ArcGIS Server}}

[https://github.com/vasnake/mapfeatureserver Mapfeatureserver] (далее MFS) - это веб-сервис, написанный на Python (WSGI, Flask) и реализующий
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?overview.html ArcGIS Server REST API] для слоев типа
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html Feature Layer].
MFS был задуман как средство, позволяющее избавиться от дорогостоящего ArcGIS Server при работе с веб-картами, использующими
[http://resources.arcgis.com/content/web/web-apis ArcGIS API],
равно как и получить дополнительные возможности, отсутствующие в ArcGIS Server.

Mapfeatureserver будет полезен разработчикам ГИС решений для веб и интранет,
поскольку позволяет получить веб-карты красивые и функциональные как в ArcGIS, но без затрат на приобретение ArcGIS Server.
Как open source продукт, MFS может принести дополнительную пользу разработчикам знающим Python.

== Введение в тему ==

Чтобы было понятнее, что такое MFS, нужно иметь представление о стеке технологий, поверх которых он работает.

Как известно, есть такой подкласс ГИС решений как клиент-серверные ГИС. В случае, когда клиент использует для работы с картами
веб-браузер или мобильный терминал вроде смартфона или планшета, применяется название «веб-ГИС». Вероятно потому, что
для общения клиент-сервер используются веб технологии. Основные отличающие черты таких решений
заключаются в применении некоего картографического сервера и использовании HTTP/HTTPS для передачи данных между клиентом и сервером.
Самый распространенный вариант - это отрисовка клиентом растровых картинок, присылаемых с сервера по запросу. Из этих растровых картинок (тайлов),
как из мозаики, складывается изображение карты.

На текущий момент известно не так много веб-ГИС решений, которые позволяют не только получать растровые тайлы, но и дают клиенту возможность
полноценно работать со слоями данных, используя геометрию объектов (features) в слоях карты,
передавая между клиентом и сервером координаты точек, составляющих фигуры, их атрибуты и сопутствующие метаданные.
Естественно, передача таких данных, назовем их условно «геометрия», осуществляется согласно определенным протоколам.
Тут я говорю о форматах передачи данных поверх HTTP/HTTPS. В мире свободного ПО самое большое распространение получили протоколы
[http://en.wikipedia.org/wiki/Web_Map_Service WMS/WFS] а если точнее, согласно теме данной статьи,
[http://en.wikipedia.org/wiki/Web_Feature_Service WFS (Web Feature Service)].

У компании Esri есть свое решение. Продукт под названием
[http://www.esri.com/software/arcgis/arcgisserver/features ArcGIS for Server] содержит подсистему, которая публикует веб карты,
слои данных из которых сделаны эти карты, и много чего еще, в данном случае не существенного. В процессе публикации карты или слоя,
на сервере АркГИС создаются так называемые [http://resources.arcgis.com/content/enterprisegis/10.0/services_webservices «веб сервисы»].
Нас, согласно теме, интересуют опубликованные слои, из которых собираются карты. В терминологии АркГИС такие слои называются
[http://gis.stackexchange.com/questions/26336/whats-the-difference-between-feature-class-and-feature-layer Feature Layer]
а сервисы, создаваемые АркГИС-ом для них называются
[http://help.arcgis.com/en/arcgisserver/10.0/help/arcgis_server_dotnet_help/index.html#//009300000022000000 Feature Service].
Протокол доступа к таким слоям несет название
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?featureserver.html ArcGIS Server REST API]
и позволяет через HTTP/HTTPS получать геометрию и атрибуты объектов слоя.
Сами передаваемые данные упаковываются в текст формата JSON. Примеры данных я приведу чуть позже.
Если при создании Feature Service выполнить некоторые условия (например, разместить данные в специальной БД),
то при использовании такого сервиса можно будет использовать все операции спектра
[http://en.wikipedia.org/wiki/Create,_read,_update_and_delete CRUD], а не только чтение.

Следует упомянуть, что АркГИС Сервер умеет создавать разные типы сервисов, не только Feature Sevice. К примеру,
вполне можно опубликовать слой геоданных, доступ к которому будет открыт по протоколу WFS. Но в данной статье нас
интересует только ArcGIS Server REST API, подраздел Feature Service.

Предпринимаются попытки создать на основе ArcGIS Server REST API всеобщий стандарт на геосервисы.
Этот стандарт именуется
[http://wiki.osgeo.org/wiki/Geoservices_REST_API GeoServices REST API] (http://www.opengeospatial.org/standards/requests/89)
и на данный момент сообщество очень неоднозначно реагирует на его продвижение.
Насколько мне известно, еще нет ни одной реализации GeoServices REST API.

Существуют и друге протоколы работы с геоданными, несущие модную аббревиатуру
[http://en.wikipedia.org/wiki/Representational_state_transfer REST]
в своем названии или описании, например
[http://trac.mapfish.org/trac/mapfish/wiki/MapFishProtocol MapFish Protocol] или
[http://geoserver.org/display/GEOS/REST+Overview+Page GeoServer REST API].
Эти решения тоже заслуживают внимания, но не имеют никакого касательства к Mapfeatureserver.

Что же касается Mapfeatureserver, то это продукт того же семейства, что
[http://papyrus.readthedocs.org/en/latest/ Papyrus] или
[http://featureserver.org/ FeatureServer],
только нацелен на реализацию протокола ArcGIS Server REST API, в отличие от.

К созданию MFS меня подтолкнули следующие соображения и обстоятельства.
Нашим клиентам очень нравится клиентская часть для веб-ГИС, называемая
[http://resources.arcgis.com/en/communities/silverlight-viewer/ ArcGIS Viewer for Silverlight], на базе которой
мы создали специальную сборку
[http://www.allgis.org/cartobonus/help/ «Картобонус»].
Разумеется, как детище Esri, такой вьювер лучше всего работает с серверной частью этого же вендора и не очень
способствует попыткам подружить его с слоями, загружаемыми через сторонние сервисы, в частности WFS.
Это был первый звоночек - решение задачи «подключение к Картобонусу слоев из WFS». Можно либо во вьювер добавить код,
транслирующий примитивы WFS в обьекты вьювера
([https://code.google.com/p/wfst-arcgis-viewer/ как-то так]);
либо написать некий сервис-прокси, для превращения WFS в ArcGIS Feature Service,
понимаемый вьювером «из коробки».

Другим пожеланием клиентов была функция «загрузки шейпов» во вьювер. Довольно трудно обьяснить неспециалисту,
что парсинг и отрисовка данных из шейпа в браузере - весьма не тривиальная задача. Да и зачем? Ведь можно дать пользователю
кнопку «загрузка шейпа», нажав которую, пользователь сможет создать на некоем сервере таблицу в БД и записать в нее копию шейп-файла.
После чего подключить к карте во вьювере слой, сформированный из этой таблицы.
Второй звоночек - нужен сервис, в который мы сможем грузить шейпы и потом выводить их клиентам веб-ГИС.

Кстати, о клиентских вьюверах. Очевидно, лучше всех с геоданными из Feature Service, эмуляцией которого и занимается Mapfeatureserver,
умеют работать программы от Esri (упоминать приложения типа ArcMap я тут не буду, только веб)
* [http://resources.arcgis.com/en/tutorials/ ArcGIS Online] - яркий пример картографического вьювера, сделанного на JavaScript и продвигаемого как SaaS.
* [http://resources.arcgis.com/en/communities/flex-viewer/ ArcGIS Viewer for Flex] - кроссплатформенное приложение типа RIA на технологии Flash/Flex, расширяемое, с открытым кодом.
* Уже упомянутый [http://resources.arcgis.com/en/communities/silverlight-viewer/ ArcGIS Viewer for Silverlight] - тоже RIA, но работает только под MS Windows. Зато, используя MS Visual Studio, процесс разработки плагинов и расширений заметно ускоряется и упрощается.
Замечу, что эти вьюверы активно эксплуатируют очень приличный [http://resources.arcgis.com/content/web/web-apis набор API],
предоставляемый Esri безвозмездно, то есть даром.

И, конечно, всеми любимый [http://openlayers.org/dev/examples/arcgis93rest.html OpenLayers]
тоже умеет работать со слоями по протоколу ArcGIS Server REST API.

== Mapfeatureserver - что это такое? ==

Как я уже упомянул, MFS это open source программа на Python, которая после запуска создает веб-сервис, отвечающий спецификации
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?overview.html ArcGIS Server REST API] для картографических слоев типа
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html Feature Layer].
Веб модуль MFS написан с использованием фреймворка Flask и отвечает спецификации WSGI, что позволяет использовать MFS в качестве
части более крупных веб-решений.

Геоданные MFS считывает из PostGIS DB, что означает необходимость
а) загрузить данные предполагаемого решения в БД PostGIS;
б) обеспечить доступ к этой БД сервису MFS.
На текущий момент, кроме PostGIS, другие БД не поддерживаются, но есть планы добавить поддержку MySQL и MongoDB.
Также, есть планы по использованию служб WFS в качестве источников данных.

Общая картина использования Mapfeatureserver выглядит примерно так.
* Геоданные (шейп-файлы, к примеру) загружаем в PostGIS.
* Для каждого слоя данных вписываем сведения в конфигурационные файлы MFS.
* Запускаем веб-сервис.
* В клиентской программе, к примеру [http://www.allgis.org/cartobonus/help/ Картобонус], добавляем к карте слои точно так же, как обычные FeatureLayer из ArcGIS Server.

Теперь о недостатках и ограничениях MFS.

На текущий момент программа находится в стадии «Proof of Concept», то есть обладает функциональностью минимально достаточной для
демонстрации работоспособности подхода.
Из всего многообразия запросов декларированных в API, наш сервис пока реализует два:
* [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html layer metadata] <pre>http://<featureservice-url>/<layerId></pre>
* [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fsquery.html layer data query] by box <pre>http://<featurelayer-url>/query</pre>
причем запрос данных может быть только одного типа - запрос на выборку по ограничивающему боксу (box).
Этого достаточно, чтобы загрузить слой в карту и делать zoom, pan, просмотр атрибутов для features, но и только.

Пример ответа сервера на запрос метаданных слоя
<pre>
"currentVersion": 10.11,
"id": 0,
"name": "Ямочный ремонт",
"type": "Feature Layer",
"description": "Места установки заплаток на дорогах",
...
"supportsAdvancedQueries": true,
"geometryType": "esriGeometryPoint",
"minScale": 0,
"maxScale": 0,
"extent": {
"xmin": 27.765770083999996,
"ymin": 52.86936644999997,
"xmax": 36.71166105100002,
"ymax": 62.012733638999975,
"spatialReference": {
"wkid": 4326,
"latestWkid": 4326
}
},
"drawingInfo": {
"renderer": {
"type": "uniqueValue",
"field1": "roadcarpet",
"field2": null,
"field3": null,
"fieldDelimiter": ", ",
"defaultSymbol": null,
"defaultLabel": null,
"uniqueValueInfos": [
{
"symbol": {
"type": "esriPMS",
"url": "http://localhost:5000/static/asfalt.png",
"imageData": "",
"contentType": "image/png",
"width": 24,
"height": 24,
"angle": 0,
"xoffset": 0,
"yoffset": 0
},
"value": "Асфальт",
"label": "Асфальт",
"description": ""
},
{
"symbol": {
"type": "esriPMS",
...
},
"hasM": false,
"hasZ": false,
"allowGeometryUpdates": true,
...
"fields": [
{
"name": "objectid",
"type": "esriFieldTypeOID",
"alias": "OBJECTID",
"domain": null,
"editable": false,
"nullable": false
},
{
"name": "ptchlenght",
"type": "esriFieldTypeSmallInteger",
"alias": "ДлинаУчастка, м",
"domain": null,
"editable": true,
"nullable": true
},
{
"name": "pthcdeptht",
"type": "esriFieldTypeSmallInteger",
"alias": "ГлубинаУчастка, см",
"domain": null,
"editable": true,
"nullable": true
},
...
"maxRecordCount": 1000,
"supportedQueryFormats": "JSON, AMF",
"capabilities": "Create,Delete,Query,Update,Uploads,Editing"
}
</pre>

Пример ответа сервера на запрос данных слоя
<pre>
{
"features": [
{
"attributes": {
"descr": "werwre",
"gid": 8,
"ptchlenght": 500,
"pthcdeptht": 8,
"regdaterec": "2012/08/02",
"regdaterep": "2012/09/15",
"roadcarpet": "Асфальт"
},
"geometry": {
"x": 3980475.9450405277,
"y": 6976079.279805333
}
}
],
"fields": [
{
"alias": "OBJECTID",
"name": "gid",
"type": "esriFieldTypeOID"
},...
{
"alias": "REGDATEREP",
"length": 50,
"name": "regdaterep",
"type": "esriFieldTypeString"
},
{
"alias": "ROADCARPET",
"length": 50,
"name": "roadcarpet",
"type": "esriFieldTypeString"
}
],
"geometryType": "esriGeometryPoint",
"globalIdFieldName": "",
"objectIdFieldName": "gid",
"spatialReference": {
"latestWkid": 3857,
"wkid": 102100
}
}
</pre>

Остальная часть API будет реализована несколько позже. Хорошая новость заключается в том, что проект - open source и любой,
кто обладает соответствующими навыками, может ускорить реализацию недостающих функций.

== Инструкция по использованию Mapfeatureserver ==

Изложенная здесь информация может устареть к тому времени как вы читаете этот текст.
Наиболее свежую информацию о проекте вы всегда можете найти на странице проекта в GitHub
https://github.com/vasnake/mapfeatureserver

Чтобы запустить сервис MFS вам понадобится выполнить следующие шаги (в планах есть пункт: сделать нормальный Python distribution):
* Скачать [https://github.com/vasnake/mapfeatureserver MFS с GitHub].
* Поправить настройки в файле <pre>mapfeatureserver\wsgi\default_settings.py</pre>
* Установить Python 2.7 и необходимые библиотки, к примеру для MS Windows
<pre>set path=%path%;c:\d\Python27;c:\d\Python27\Scripts
pip install Flask flask-login blinker psycopg2 simplejson</pre>
[http://www.stickpeople.com/projects/python/win-psycopg/ psycopg2 for Windows]
* Запустить приложение Flask
<pre>pushd mapfeatureserver\wsgi
python mapfs_controller.py</pre>
URL веб-службы будет таким http://localhost:5000/
Если вы откроете эту страницу в браузере вы увидите служебную страницу со ссылками на тестовые слои.
Эти ссылки работать не будут, так как у вас нет таких слоев. Удалить лишнее и добавить свое вы можете поправив файл
<pre>mapfeatureserver\wsgi\templates\servlets.html</pre>

Чтобы создать новый слой, вам нужно выполнить следующие шаги:
* Получить доступ к БД PostGIS, к примеру, установив БД на свой хост.
* Загрузить шейп-файл с нужными данными в БД, к примеру так (описания опций и ключей к командам доступны во встроенной в команды справке):
<pre>set path=%path%;c:\Program Files\PostgreSQL\9.0\bin
pushd c:\t\shpdir
shp2pgsql.exe -d -I -s 4326 -W cp1251 flyzone.shp mfsdata.flyzone > flyzone.dump.sql
psql -f flyzone.dump.sql postgisdb mfs</pre>
Здесь shpdir это папка, где расположены шейп-файлы; flyzone.shp - загружаемый шейп-файл; mfsdata.flyzone - схема данных и таблица,
в которую будет загружен шейп; postgisdb - имя БД; mfs - учетная запись в БД.

* Записать сведения о слое в конфигурационный файл
<pre>mapfeatureserver\config\layers.config.ini</pre>
Идентификатор слоя (любое положительное целое число) надо вписать в список (в примере указаны три слоя)
<pre>layer.ID.list: 0,1,2</pre>
Вписать данные подключения к БД PostGIS, пример:
<pre>PG.DSN: host=vags101 port=5432 dbname=postgisdb user=mfs password=12345678 connect_timeout=10 client_encoding=utf8</pre>
Создать секцию, именованную по идентификатору слоя, скажем «2»
<pre>
[2]
layer.table = flyzone
layer.geomfield = geom
layer.oidfield = gid
layer.name = Зоны полетов с ограничениями
</pre>
Находящиеся в конфиге примеры и комментарии помогут не ошибиться.

* Создать файл метаданных для слоя. Это самая трудная часть.
<pre>mapfeatureserver\config\layer.<layer id>.config.json</pre>
Чтобы было легче, можно скопировать метаданные из аналогичного существующего слоя Feature Layer ArcGIS и внести в него правки.
Метаданные слоя из ArcGIS Server доступны по URL типа <pre>http://testags/arcgis/rest/services/flyzone/FeatureServer/2?f=pjson</pre>
если на сервере опубликована служба «flyzone» соответствующего типа.
Также, в MFS есть специальные страницы, типа <pre>http://localhost:5000/admin/dsn/flyzone?oidfield=gid&geomfield=geom</pre>
для помощи в составлении файла метаданных.

После выполнения этих шагов, можно использовать слои MFS как обычные слои ArcGIS FeatureLayer в веб-картах
построенных на [http://resources.arcgis.com/content/web/web-apis ArcGIS web API].
К примеру, есть вьювер
[http://www.allgis.org/cartobonus/help/ Картобонус], построенный на
[http://resources.arcgis.com/en/help/silverlight-viewer/concepts/ ArcGIS API for Silverlight],
именно он использовался для тестирования MFS. Чтобы добавить слой в карту, используйте URL вида
<pre>http://hostname:5000/<layer id></pre>
[[Файл:Слои Mapfeatureserver в веб-картах Картобонус.png|center|700px|Рабочий скриншот слоев из MFS во вьювере Картобонус]]

Как видите, за исключением файла метаданных, всё достаточно просто.
Теперь у нас есть свободный и бесплатный сервер Feature Layer-ов для обеспечения работы любого картографического софта,
использующего спецификации ArcGIS REST API.

=== Оно не работает! ===
Поскольку, как я уже говорил, проект находится в стадии разработки, вполне вероятно, что вы не сможете заставить его работать
с вашими данными. Безошибочным признаком того, что MFS не работает как должно, считается наличие Python traceback
в окне с приложением Flask (модуль mapfs_controller.py).
К примеру, это может выглядеть так:
<pre>
Traceback (most recent call last):
File "mapfs_controller.py", line 166, in layerOperations
resp = layerdata.layerData(lyrconf, ds, op)
File "C:\d\code\git\mapfeatureserver\wsgi\layerdata.py", line 65, in layerData
res = layerDataInBox(datasource.cursor, lyrconf, outSR, inpBox)
File "C:\d\code\git\mapfeatureserver\wsgi\layerdata.py", line 109, in layerDataInBox
box = esri.AGGeometryBox(inpBox)
File "C:\d\code\git\mapfeatureserver\wsgi\esri.py", line 47, in __init__
box = simplejson.loads(jsontext)
File "c:\d\Python27\lib\site-packages\simplejson\__init__.py", line 461, in loads
return _default_decoder.decode(s)
File "c:\d\Python27\lib\site-packages\simplejson\decoder.py", line 374, in decode
obj, end = self.raw_decode(s)
File "c:\d\Python27\lib\site-packages\simplejson\decoder.py", line 393, in raw_decode
return self.scan_once(s, idx=_w(s, idx).end())
File "c:\d\Python27\lib\site-packages\simplejson\scanner.py", line 119, in scan_once
return _scan_once(string, idx)
File "c:\d\Python27\lib\site-packages\simplejson\scanner.py", line 84, in _scan_once
raise JSONDecodeError(errmsg, string, idx)
JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)
</pre>
Если вы столкнетесь с чем-то подобным, не пожалейте времени, скопируйте текст traceback-а и отправьте мне.
По почте или, еще лучше, откройте issue на [https://github.com/vasnake/mapfeatureserver GitHub].

Дополнительные сведения по настройке MFS.
* Минимальный набор привилегий пользователя в PostgreSQL, пример:
<pre>
CREATE USER guest WITH password 'guest';
ALTER USER guest SET search_path TO mfsdata,public;
GRANT USAGE ON schema mfsdata TO guest;
GRANT SELECT ON table mfsdata.patching TO guest;
GRANT SELECT ON geometry_columns TO guest;
GRANT SELECT ON geography_columns TO guest;
GRANT SELECT ON spatial_ref_sys TO guest;
</pre>
Подразумевается, что пользователь 'guest', от имени которого должен работать Mapfeatureserver,
должен иметь доступ на чтение к слою, хранимому в таблице 'mfsdata.patching'.

== Ссылки ==
* [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html Спецификации REST API]
* [http://vasnake.blogspot.ru/2013/05/mapfeatureserver-poc.html Статья в блоге автора]
* [https://github.com/vasnake/mapfeatureserver MFS на GitHub]
* [http://www.allgis.org/cartobonus/help/ web map viewer Cartobonus]

E-mail: [mailto:vasnake@gmail.com vasnake@gmail.com]

Mapfeatureserver как замена ArcGIS Server

2013-05-28T10:53:51Z

Vasnake:

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация|Описание веб-сервиса Mapfeatureserver как замены ArcGIS Server}}

[https://github.com/vasnake/mapfeatureserver Mapfeatureserver] (далее MFS) - это веб-сервис, написанный на Python (WSGI, Flask) и реализующий
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?overview.html ArcGIS Server REST API] для слоев типа
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html Feature Layer].
MFS был задуман как средство, позволяющее избавиться от дорогостоящего ArcGIS Server при работе с веб-картами, использующими
[http://resources.arcgis.com/content/web/web-apis ArcGIS API],
равно как и получить дополнительные возможности, отсутствующие в ArcGIS Server.

Mapfeatureserver будет полезен разработчикам ГИС решений для веб и интранет,
поскольку позволяет получить веб-карты красивые и функциональные как в ArcGIS, но без затрат на приобретение ArcGIS Server.
Как open source продукт, MFS может принести дополнительную пользу разработчикам знающим Python.

== Введение в тему ==

Чтобы было понятнее, что такое MFS, нужно иметь представление о стеке технологий, поверх которых он работает.

Как известно, есть такой подкласс ГИС решений как клиент-серверные ГИС. В случае, когда клиент использует для работы с картами
веб-браузер или мобильный терминал вроде смартфона или планшета, применяется название «веб-ГИС». Вероятно потому, что
для общения клиент-сервер используются веб технологии. Основные отличающие черты таких решений
заключаются в применении некоего картографического сервера и использовании HTTP/HTTPS для передачи данных между клиентом и сервером.
Самый распространенный вариант - это отрисовка клиентом растровых картинок, присылаемых с сервера по запросу. Из этих растровых картинок (тайлов),
как из мозаики, складывается изображение карты.

На текущий момент известно не так много веб-ГИС решений, которые позволяют не только получать растровые тайлы, но и дают клиенту возможность
полноценно работать со слоями данных, используя геометрию объектов (features) в слоях карты,
передавая между клиентом и сервером координаты точек, составляющих фигуры, их атрибуты и сопутствующие метаданные.
Естественно, передача таких данных, назовем их условно «геометрия», осуществляется согласно определенным протоколам.
Тут я говорю о форматах передачи данных поверх HTTP/HTTPS. В мире свободного ПО самое большое распространение получили протоколы
[http://en.wikipedia.org/wiki/Web_Map_Service WMS/WFS] а если точнее, согласно теме данной статьи,
[http://en.wikipedia.org/wiki/Web_Feature_Service WFS (Web Feature Service)].

У компании Esri есть свое решение. Продукт под названием
[http://www.esri.com/software/arcgis/arcgisserver/features ArcGIS for Server] содержит подсистему, которая публикует веб карты,
слои данных из которых сделаны эти карты, и много чего еще, в данном случае не существенного. В процессе публикации карты или слоя,
на сервере АркГИС создаются так называемые [http://resources.arcgis.com/content/enterprisegis/10.0/services_webservices «веб сервисы»].
Нас, согласно теме, интересуют опубликованные слои, из которых собираются карты. В терминологии АркГИС такие слои называются
[http://gis.stackexchange.com/questions/26336/whats-the-difference-between-feature-class-and-feature-layer Feature Layer]
а сервисы, создаваемые АркГИС-ом для них называются
[http://help.arcgis.com/en/arcgisserver/10.0/help/arcgis_server_dotnet_help/index.html#//009300000022000000 Feature Service].
Протокол доступа к таким слоям несет название
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?featureserver.html ArcGIS Server REST API]
и позволяет через HTTP/HTTPS получать геометрию и атрибуты объектов слоя.
Сами передаваемые данные упаковываются в текст формата JSON. Примеры данных я приведу чуть позже.
Если при создании Feature Service выполнить некоторые условия (например, разместить данные в специальной БД),
то при использовании такого сервиса можно будет использовать все операции спектра
[http://en.wikipedia.org/wiki/Create,_read,_update_and_delete CRUD], а не только чтение.

Следует упомянуть, что АркГИС Сервер умеет создавать разные типы сервисов, не только Feature Sevice. К примеру,
вполне можно опубликовать слой геоданных, доступ к которому будет открыт по протоколу WFS. Но в данной статье нас
интересует только ArcGIS Server REST API, подраздел Feature Service.

Предпринимаются попытки создать на основе ArcGIS Server REST API всеобщий стандарт на геосервисы.
Этот стандарт именуется
[http://wiki.osgeo.org/wiki/Geoservices_REST_API GeoServices REST API] (http://www.opengeospatial.org/standards/requests/89)
и на данный момент сообщество очень неоднозначно реагирует на его продвижение.
Насколько мне известно, еще нет ни одной реализации GeoServices REST API.

Существуют и друге протоколы работы с геоданными, несущие модную аббревиатуру
[http://en.wikipedia.org/wiki/Representational_state_transfer REST]
в своем названии или описании, например
[http://trac.mapfish.org/trac/mapfish/wiki/MapFishProtocol MapFish Protocol] или
[http://geoserver.org/display/GEOS/REST+Overview+Page GeoServer REST API].
Эти решения тоже заслуживают внимания, но не имеют никакого касательства к Mapfeatureserver.

Что же касается Mapfeatureserver, то это продукт того же семейства, что
[http://papyrus.readthedocs.org/en/latest/ Papyrus] или
[http://featureserver.org/ FeatureServer],
только нацелен на реализацию протокола ArcGIS Server REST API, в отличие от.

К созданию MFS меня подтолкнули следующие соображения и обстоятельства.
Нашим клиентам очень нравится клиентская часть для веб-ГИС, называемая
[http://resources.arcgis.com/en/communities/silverlight-viewer/ ArcGIS Viewer for Silverlight], на базе которой
мы создали специальную сборку
[http://www.allgis.org/cartobonus/help/ «Картобонус»].
Разумеется, как детище Esri, такой вьювер лучше всего работает с серверной частью этого же вендора и не очень
способствует попыткам подружить его с слоями, загружаемыми через сторонние сервисы, в частности WFS.
Это был первый звоночек - решение задачи «подключение к Картобонусу слоев из WFS». Можно либо во вьювер добавить код,
транслирующий примитивы WFS в обьекты вьювера
([https://code.google.com/p/wfst-arcgis-viewer/ как-то так]);
либо написать некий сервис-прокси, для превращения WFS в ArcGIS Feature Service,
понимаемый вьювером «из коробки».

Другим пожеланием клиентов была функция «загрузки шейпов» во вьювер. Довольно трудно обьяснить неспециалисту,
что парсинг и отрисовка данных из шейпа в браузере - весьма не тривиальная задача. Да и зачем? Ведь можно дать пользователю
кнопку «загрузка шейпа», нажав которую, пользователь сможет создать на некоем сервере таблицу в БД и записать в нее копию шейп-файла.
После чего подключить к карте во вьювере слой, сформированный из этой таблицы.
Второй звоночек - нужен сервис, в который мы сможем грузить шейпы и потом выводить их клиентам веб-ГИС.

Кстати, о клиентских вьюверах. Очевидно, лучше всех с геоданными из Feature Service, эмуляцией которого и занимается Mapfeatureserver,
умеют работать программы от Esri (упоминать приложения типа ArcMap я тут не буду, только веб)
* [http://resources.arcgis.com/en/tutorials/ ArcGIS Online] - яркий пример картографического вьювера, сделанного на JavaScript и продвигаемого как SaaS.
* [http://resources.arcgis.com/en/communities/flex-viewer/ ArcGIS Viewer for Flex] - кроссплатформенное приложение типа RIA на технологии Flash/Flex, расширяемое, с открытым кодом.
* Уже упомянутый [http://resources.arcgis.com/en/communities/silverlight-viewer/ ArcGIS Viewer for Silverlight] - тоже RIA, но работает только под MS Windows. Зато, используя MS Visual Studio, процесс разработки плагинов и расширений заметно ускоряется и упрощается.
Замечу, что эти вьюверы активно эксплуатируют очень приличный [http://resources.arcgis.com/content/web/web-apis набор API],
предоставляемый Esri безвозмездно, то есть даром.

И, конечно, всеми любимый [http://openlayers.org/dev/examples/arcgis93rest.html OpenLayers]
тоже умеет работать со слоями по протоколу ArcGIS Server REST API.

== Mapfeatureserver - что это такое? ==

Как я уже упомянул, MFS это open source программа на Python, которая после запуска создает веб-сервис, отвечающий спецификации
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?overview.html ArcGIS Server REST API] для картографических слоев типа
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html Feature Layer].
Веб модуль MFS написан с использованием фреймворка Flask и отвечает спецификации WSGI, что позволяет использовать MFS в качестве
части более крупных веб-решений.

Геоданные MFS считывает из PostGIS DB, что означает необходимость
а) загрузить данные предполагаемого решения в БД PostGIS;
б) обеспечить доступ к этой БД сервису MFS.
На текущий момент, кроме PostGIS, другие БД не поддерживаются, но есть планы добавить поддержку MySQL и MongoDB.
Также, есть планы по использованию служб WFS в качестве источников данных.

Общая картина использования Mapfeatureserver выглядит примерно так.
* Геоданные (шейп-файлы, к примеру) загружаем в PostGIS.
* Для каждого слоя данных вписываем сведения в конфигурационные файлы MFS.
* Запускаем веб-сервис.
* В клиентской программе, к примеру [http://www.allgis.org/cartobonus/help/ Картобонус], добавляем к карте слои точно так же, как обычные FeatureLayer из ArcGIS Server.

Теперь о недостатках и ограничениях MFS.

На текущий момент программа находится в стадии «Proof of Concept», то есть обладает функциональностью минимально достаточной для
демонстрации работоспособности подхода.
Из всего многообразия запросов декларированных в API, наш сервис пока реализует два:
* [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html layer metadata] <pre>http://<featureservice-url>/<layerId></pre>
* [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fsquery.html layer data query] by box <pre>http://<featurelayer-url>/query</pre>
причем запрос данных может быть только одного типа - запрос на выборку по ограничивающему боксу (box).
Этого достаточно, чтобы загрузить слой в карту и делать zoom, pan, просмотр атрибутов для features, но и только.

Пример ответа сервера на запрос метаданных слоя
<pre>
"currentVersion": 10.11,
"id": 0,
"name": "Ямочный ремонт",
"type": "Feature Layer",
"description": "Места установки заплаток на дорогах",
...
"supportsAdvancedQueries": true,
"geometryType": "esriGeometryPoint",
"minScale": 0,
"maxScale": 0,
"extent": {
"xmin": 27.765770083999996,
"ymin": 52.86936644999997,
"xmax": 36.71166105100002,
"ymax": 62.012733638999975,
"spatialReference": {
"wkid": 4326,
"latestWkid": 4326
}
},
"drawingInfo": {
"renderer": {
"type": "uniqueValue",
"field1": "roadcarpet",
"field2": null,
"field3": null,
"fieldDelimiter": ", ",
"defaultSymbol": null,
"defaultLabel": null,
"uniqueValueInfos": [
{
"symbol": {
"type": "esriPMS",
"url": "http://localhost:5000/static/asfalt.png",
"imageData": "",
"contentType": "image/png",
"width": 24,
"height": 24,
"angle": 0,
"xoffset": 0,
"yoffset": 0
},
"value": "Асфальт",
"label": "Асфальт",
"description": ""
},
{
"symbol": {
"type": "esriPMS",
...
},
"hasM": false,
"hasZ": false,
"allowGeometryUpdates": true,
...
"fields": [
{
"name": "objectid",
"type": "esriFieldTypeOID",
"alias": "OBJECTID",
"domain": null,
"editable": false,
"nullable": false
},
{
"name": "ptchlenght",
"type": "esriFieldTypeSmallInteger",
"alias": "ДлинаУчастка, м",
"domain": null,
"editable": true,
"nullable": true
},
{
"name": "pthcdeptht",
"type": "esriFieldTypeSmallInteger",
"alias": "ГлубинаУчастка, см",
"domain": null,
"editable": true,
"nullable": true
},
...
"maxRecordCount": 1000,
"supportedQueryFormats": "JSON, AMF",
"capabilities": "Create,Delete,Query,Update,Uploads,Editing"
}
</pre>

Пример ответа сервера на запрос данных слоя
<pre>
{
"features": [
{
"attributes": {
"descr": "werwre",
"gid": 8,
"ptchlenght": 500,
"pthcdeptht": 8,
"regdaterec": "2012/08/02",
"regdaterep": "2012/09/15",
"roadcarpet": "Асфальт"
},
"geometry": {
"x": 3980475.9450405277,
"y": 6976079.279805333
}
}
],
"fields": [
{
"alias": "OBJECTID",
"name": "gid",
"type": "esriFieldTypeOID"
},...
{
"alias": "REGDATEREP",
"length": 50,
"name": "regdaterep",
"type": "esriFieldTypeString"
},
{
"alias": "ROADCARPET",
"length": 50,
"name": "roadcarpet",
"type": "esriFieldTypeString"
}
],
"geometryType": "esriGeometryPoint",
"globalIdFieldName": "",
"objectIdFieldName": "gid",
"spatialReference": {
"latestWkid": 3857,
"wkid": 102100
}
}
</pre>

Остальная часть API будет реализована несколько позже. Хорошая новость заключается в том, что проект - open source и любой,
кто обладает соответствующими навыками, может ускорить реализацию недостающих функций.

== Инструкция по использованию Mapfeatureserver ==

Изложенная здесь информация может устареть к тому времени как вы читаете этот текст.
Наиболее свежую информацию о проекте вы всегда можете найти на странице проекта в GitHub
https://github.com/vasnake/mapfeatureserver

Чтобы запустить сервис MFS вам понадобится выполнить следующие шаги (в планах есть пункт: сделать нормальный Python distribution):
* Скачать [https://github.com/vasnake/mapfeatureserver MFS с GitHub].
* Поправить настройки в файле <pre>mapfeatureserver\wsgi\default_settings.py</pre>
* Установить Python 2.7 и необходимые библиотки, к примеру для MS Windows
<pre>set path=%path%;c:\d\Python27;c:\d\Python27\Scripts
pip install Flask flask-login blinker psycopg2 simplejson</pre>
[http://www.stickpeople.com/projects/python/win-psycopg/ psycopg2 for Windows]
* Запустить приложение Flask
<pre>pushd mapfeatureserver\wsgi
python mapfs_controller.py</pre>
URL веб-службы будет таким http://localhost:5000/
Если вы откроете эту страницу в браузере вы увидите служебную страницу со ссылками на тестовые слои.
Эти ссылки работать не будут, так как у вас нет таких слоев. Удалить лишнее и добавить свое вы можете поправив файл
<pre>mapfeatureserver\wsgi\templates\servlets.html</pre>

Чтобы создать новый слой, вам нужно выполнить следующие шаги:
* Получить доступ к БД PostGIS, к примеру, установив БД на свой хост.
* Загрузить шейп-файл с нужными данными в БД, к примеру так (описания опций и ключей к командам доступны во встроенной в команды справке):
<pre>set path=%path%;c:\Program Files\PostgreSQL\9.0\bin
pushd c:\t\shpdir
shp2pgsql.exe -d -I -s 4326 -W cp1251 flyzone.shp mfsdata.flyzone > flyzone.dump.sql
psql -f flyzone.dump.sql postgisdb mfs</pre>
Здесь shpdir это папка, где расположены шейп-файлы; flyzone.shp - загружаемый шейп-файл; mfsdata.flyzone - схема данных и таблица,
в которую будет загружен шейп; postgisdb - имя БД; mfs - учетная запись в БД.

* Записать сведения о слое в конфигурационный файл
<pre>mapfeatureserver\config\layers.config.ini</pre>
Идентификатор слоя (любое положительное целое число) надо вписать в список (в примере указаны три слоя)
<pre>layer.ID.list: 0,1,2</pre>
Вписать данные подключения к БД PostGIS, пример:
<pre>PG.DSN: host=vags101 port=5432 dbname=postgisdb user=mfs password=12345678 connect_timeout=10 client_encoding=utf8</pre>
Создать секцию, именованную по идентификатору слоя, скажем «2»
<pre>
[2]
layer.table = flyzone
layer.geomfield = geom
layer.oidfield = gid
layer.name = Зоны полетов с ограничениями
</pre>
Находящиеся в конфиге примеры и комментарии помогут не ошибиться.

* Создать файл метаданных для слоя. Это самая трудная часть.
<pre>mapfeatureserver\config\layer.<layer id>.config.json</pre>
Чтобы было легче, можно скопировать метаданные из аналогичного существующего слоя Feature Layer ArcGIS и внести в него правки.
Метаданные слоя из ArcGIS Server доступны по URL типа <pre>http://testags/arcgis/rest/services/flyzone/FeatureServer/2?f=pjson</pre>
если на сервере опубликована служба «flyzone» соответствующего типа.
Также, в MFS есть специальные страницы, типа <pre>http://localhost:5000/admin/dsn/flyzone?oidfield=gid&geomfield=geom</pre>
для помощи в составлении файла метаданных.

После выполнения этих шагов, можно использовать слои MFS как обычные слои ArcGIS FeatureLayer в веб-картах
построенных на [http://resources.arcgis.com/content/web/web-apis ArcGIS web API].
К примеру, есть вьювер
[http://www.allgis.org/cartobonus/help/ Картобонус], построенный на
[http://resources.arcgis.com/en/help/silverlight-viewer/concepts/ ArcGIS API for Silverlight],
именно он использовался для тестирования MFS. Чтобы добавить слой в карту, используйте URL вида
<pre>http://hostname:5000/<layer id></pre>
[[Файл:Слои Mapfeatureserver в веб-картах Картобонус.png|center|700px|Рабочий скриншот слоев из MFS во вьювере Картобонус]]

Как видите, за исключением файла метаданных, всё достаточно просто.
Теперь у нас есть свободный и бесплатный сервер Feature Layer-ов для обеспечения работы любого картографического софта,
использующего спецификации ArcGIS REST API.

== Ссылки ==
* [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html Спецификации REST API]
* [http://vasnake.blogspot.ru/2013/05/mapfeatureserver-poc.html Статья в блоге автора]
* [https://github.com/vasnake/mapfeatureserver MFS на GitHub]
* [http://www.allgis.org/cartobonus/help/ web map viewer Cartobonus]

E-mail: [mailto:vasnake@gmail.com vasnake@gmail.com]

Mapfeatureserver как замена ArcGIS Server

2013-05-27T22:29:39Z

Vasnake:

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация|Описание веб-сервиса Mapfeatureserver как замены ArcGIS Server}}

[https://github.com/vasnake/mapfeatureserver Mapfeatureserver] (далее MFS) - это веб-сервис, написанный на Python (WSGI, Flask) и реализующий
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?overview.html ArcGIS Server REST API] для слоев типа
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html Feature Layer].
MFS был задуман как средство, позволяющее избавиться от дорогостоящего ArcGIS Server при работе с веб-картами, использующими
[http://resources.arcgis.com/content/web/web-apis ArcGIS API],
равно как и получить дополнительные возможности, отсутствующие в ArcGIS Server.

Mapfeatureserver будет полезен разработчикам ГИС решений для веб и интранет,
поскольку позволяет получить веб-карты красивые и функциональные как в ArcGIS, но без затрат на приобретение ArcGIS Server.
Как open source продукт, MFS может принести дополнительную пользу разработчикам знающим Python.

== Введение в тему ==

Чтобы было понятнее, что такое MFS, нужно иметь представление о стеке технологий, поверх которых он работает.

Как известно, есть такой подкласс ГИС решений как клиент-серверные ГИС. В случае, когда клиент использует для работы с картами
веб-браузер или мобильный терминал вроде смартфона или планшета, применяется название «веб-ГИС». Вероятно потому, что
для общения клиент-сервер используются веб технологии. Основные отличающие черты таких решений
заключаются в применении некоего картографического сервера и использовании HTTP/HTTPS для передачи данных между клиентом и сервером.
Самый распространенный вариант - это отрисовка клиентом растровых картинок, присылаемых с сервера по запросу. Из этих растровых картинок (тайлов),
как из мозаики, складывается изображение карты.

На текущий момент известно не так много веб-ГИС решений, которые позволяют не только получать растровые тайлы, но и дают клиенту возможность
полноценно работать со слоями данных, используя геометрию объектов (features) в слоях карты,
передавая между клиентом и сервером координаты точек, составляющих фигуры, их атрибуты и сопутствующие метаданные.
Естественно, передача таких данных, назовем их условно «геометрия», осуществляется согласно определенным протоколам.
Тут я говорю о форматах передачи данных поверх HTTP/HTTPS. В мире свободного ПО самое большое распространение получили протоколы
[http://en.wikipedia.org/wiki/Web_Map_Service WMS/WFS] а если точнее, согласно теме данной статьи,
[http://en.wikipedia.org/wiki/Web_Feature_Service WFS (Web Feature Service)].

У компании Esri есть свое решение. Продукт под названием
[http://www.esri.com/software/arcgis/arcgisserver/features ArcGIS for Server] содержит подсистему, которая публикует веб карты,
слои данных из которых сделаны эти карты, и много чего еще, в данном случае не существенного. В процессе публикации карты или слоя,
на сервере АркГИС создаются так называемые [http://resources.arcgis.com/content/enterprisegis/10.0/services_webservices «веб сервисы»].
Нас, согласно теме, интересуют опубликованные слои, из которых собираются карты. В терминологии АрГИС такие слои называются
[http://gis.stackexchange.com/questions/26336/whats-the-difference-between-feature-class-and-feature-layer Feature Layer]
а сервисы, создаваемые АркГИС-ом для них называются
[http://help.arcgis.com/en/arcgisserver/10.0/help/arcgis_server_dotnet_help/index.html#//009300000022000000 Feature Service].
Протокол доступа к таким слоям несет название
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?featureserver.html ArcGIS Server REST API]
и позволяет через HTTP/HTTPS получать геометрию и атрибуты объектов слоя.
Сами передаваемые данные упаковываются в текст формата JSON. Примеры данных я приведу чуть позже.
Если при создании Feature Service выполнить некоторые условия (например, разместить данные в специальной БД),
то при использовании такого сервиса можно будет использовать все операции спектра
[http://en.wikipedia.org/wiki/Create,_read,_update_and_delete CRUD], а не только чтение.

Следует упомянуть, что АркГИС Сервер умеет создавать разные типы сервисов, не только Feature Sevice. К примеру,
вполне можно опубликовать слой геоданных, доступ к которому будет открыт по протоколу WFS. Но в данной статье нас
интересует только ArcGIS Server REST API, подраздел Feature Service.

Предпринимаются попытки создать на основе ArcGIS Server REST API всеобщий стандарт на геосервисы.
Этот стандарт именуется
[http://wiki.osgeo.org/wiki/Geoservices_REST_API GeoServices REST API] (http://www.opengeospatial.org/standards/requests/89)
и на данный момент сообщество очень неоднозначно реагирует на его продвижение.
Насколько мне известно, еще нет ни одной реализации GeoServices REST API.

Существуют и друге протоколы работы с геоданными, несущие модную аббревиатуру
[http://en.wikipedia.org/wiki/Representational_state_transfer REST]
в своем названии или описании, например
[http://trac.mapfish.org/trac/mapfish/wiki/MapFishProtocol MapFish Protocol] или
[http://geoserver.org/display/GEOS/REST+Overview+Page GeoServer REST API].
Эти решения тоже заслуживают внимания, но не имеют никакого касательства к Mapfeatureserver.

Что же касается Mapfeatureserver, то это продукт того же семейства, что
[http://papyrus.readthedocs.org/en/latest/ Papyrus] или
[http://featureserver.org/ FeatureServer],
только нацелен на реализацию протокола ArcGIS Server REST API, в отличие от.

К созданию MFS меня подтолкнули следующие соображения и обстоятельства.
Нашим клиентам очень нравится клиентская часть для веб-ГИС, называемая
[http://resources.arcgis.com/en/communities/silverlight-viewer/ ArcGIS Viewer for Silverlight], на базе которой
мы создали специальную сборку
[http://www.allgis.org/cartobonus/help/ «Картобонус»].
Разумеется, как детище Esri, такой вьювер лучше всего работает с серверной частью этого же вендора и не очень
способствует попыткам подружить его с слоями, загружаемыми через сторонние сервисы, в частности WFS.
Это был первый звоночек - решение задачи «подключение к Картобонусу слоев из WFS». Можно либо во вьювер добавить код,
транслирующий примитивы WFS в обьекты вьювера
([https://code.google.com/p/wfst-arcgis-viewer/ как-то так]);
либо написать некий сервис-прокси, для превращения WFS в ArcGIS Feature Service,
понимаемый вьювером «из коробки».

Другим пожеланием клиентов была функция «загрузки шейпов» во вьювер. Довольно трудно обьяснить неспециалисту,
что парсинг и отрисовка данных из шейпа в браузере - весьма не тривиальная задача. Да и зачем? Ведь можно дать пользователю
кнопку «загрузка шейпа», нажав которую, пользователь сможет создать на некоем сервере таблицу в БД и записать в нее копию шейп-файла.
После чего подключить к карте во вьювере слой, сформированный из этой таблицы.
Второй звоночек - нужен сервис, в который мы сможем грузить шейпы и потом выводить их клиентам веб-ГИС.

Кстати, о клиентских вьюверах. Очевидно, лучше всех с геоданными из Feature Service, эмуляцией которого и занимается Mapfeatureserver,
умеют работать программы от Esri (упоминать приложения типа ArcMap я тут не буду, только веб)
* [http://resources.arcgis.com/en/tutorials/ ArcGIS Online] - яркий пример картографического вьювера, сделанного на JavaScript и продвигаемого как SaaS.
* [http://resources.arcgis.com/en/communities/flex-viewer/ ArcGIS Viewer for Flex] - кроссплатформенное приложение типа RIA на технологии Flash/Flex, расширяемое, с открытым кодом.
* Уже упомянутый [http://resources.arcgis.com/en/communities/silverlight-viewer/ ArcGIS Viewer for Silverlight] - тоже RIA, но работает только под MS Windows. Зато, используя MS Visual Studio, процесс разработки плагинов и расширений заметно ускоряется и упрощается.
Замечу, что эти вьюверы активно эксплуатируют очень приличный [http://resources.arcgis.com/content/web/web-apis набор API],
предоставляемый Esri безвозмездно, то есть даром.

И, конечно, всеми любимый [http://openlayers.org/dev/examples/arcgis93rest.html OpenLayers]
тоже умеет работать со слоями по протоколу ArcGIS Server REST API.

== Mapfeatureserver - что это такое? ==

Как я уже упомянул, MFS это open source программа на Python, которая после запуска создает веб-сервис, отвечающий спецификации
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/index.html?overview.html ArcGIS Server REST API] для картографических слоев типа
[http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html Feature Layer].
Веб модуль MFS написан с использованием фреймворка Flask и отвечает спецификации WSGI, что позволяет использовать MFS в качестве
части более крупных веб-решений.

Геоданные MFS считывает из PostGIS DB, что означает необходимость
а) загрузить данные предполагаемого решения в БД PostGIS;
б) обеспечить доступ к этой БД сервису MFS.
На текущий момент, кроме PostGIS, другие БД не поддерживаются, но есть планы добавить поддержку MySQL и MongoDB.
Также, есть планы по использованию служб WFS в качестве источников данных.

Общая картина использования Mapfeatureserver выглядит примерно так.
* Геоданные (шейп-файлы, к примеру) загружаем в PostGIS.
* Для каждого слоя данных вписываем сведения в конфигурационные файлы MFS.
* Запускаем веб-сервис.
* В клиентской программе, к примеру [http://www.allgis.org/cartobonus/help/ Картобонус], добавляем к карте слои точно так же, как обычные FeatureLayer из ArcGIS Server.

Теперь о недостатках и ограничениях MFS.

На текущий момент программа находится в стадии «Proof of Concept», то есть обладает функциональностью минимально достаточной для
демонстрации работоспособности подхода.
Из всего многообразия запросов декларированных в API, наш сервис пока реализует два:
* [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html layer metadata] <pre>http://<featureservice-url>/<layerId></pre>
* [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fsquery.html layer data query] by box <pre>http://<featurelayer-url>/query</pre>
причем запрос данных может быть только одного типа - запрос на выборку по ограничивающему боксу (box).
Этого достаточно, чтобы загрузить слой в карту и делать zoom, pan, просмотр атрибутов для features, но и только.

Пример ответа сервера на запрос метаданных слоя
<pre>
"currentVersion": 10.11,
"id": 0,
"name": "Ямочный ремонт",
"type": "Feature Layer",
"description": "Места установки заплаток на дорогах",
...
"supportsAdvancedQueries": true,
"geometryType": "esriGeometryPoint",
"minScale": 0,
"maxScale": 0,
"extent": {
"xmin": 27.765770083999996,
"ymin": 52.86936644999997,
"xmax": 36.71166105100002,
"ymax": 62.012733638999975,
"spatialReference": {
"wkid": 4326,
"latestWkid": 4326
}
},
"drawingInfo": {
"renderer": {
"type": "uniqueValue",
"field1": "roadcarpet",
"field2": null,
"field3": null,
"fieldDelimiter": ", ",
"defaultSymbol": null,
"defaultLabel": null,
"uniqueValueInfos": [
{
"symbol": {
"type": "esriPMS",
"url": "http://localhost:5000/static/asfalt.png",
"imageData": "",
"contentType": "image/png",
"width": 24,
"height": 24,
"angle": 0,
"xoffset": 0,
"yoffset": 0
},
"value": "Асфальт",
"label": "Асфальт",
"description": ""
},
{
"symbol": {
"type": "esriPMS",
...
},
"hasM": false,
"hasZ": false,
"allowGeometryUpdates": true,
...
"fields": [
{
"name": "objectid",
"type": "esriFieldTypeOID",
"alias": "OBJECTID",
"domain": null,
"editable": false,
"nullable": false
},
{
"name": "ptchlenght",
"type": "esriFieldTypeSmallInteger",
"alias": "ДлинаУчастка, м",
"domain": null,
"editable": true,
"nullable": true
},
{
"name": "pthcdeptht",
"type": "esriFieldTypeSmallInteger",
"alias": "ГлубинаУчастка, см",
"domain": null,
"editable": true,
"nullable": true
},
...
"maxRecordCount": 1000,
"supportedQueryFormats": "JSON, AMF",
"capabilities": "Create,Delete,Query,Update,Uploads,Editing"
}
</pre>

Пример ответа сервера на запрос данных слоя
<pre>
{
"features": [
{
"attributes": {
"descr": "werwre",
"gid": 8,
"ptchlenght": 500,
"pthcdeptht": 8,
"regdaterec": "2012/08/02",
"regdaterep": "2012/09/15",
"roadcarpet": "Асфальт"
},
"geometry": {
"x": 3980475.9450405277,
"y": 6976079.279805333
}
}
],
"fields": [
{
"alias": "OBJECTID",
"name": "gid",
"type": "esriFieldTypeOID"
},...
{
"alias": "REGDATEREP",
"length": 50,
"name": "regdaterep",
"type": "esriFieldTypeString"
},
{
"alias": "ROADCARPET",
"length": 50,
"name": "roadcarpet",
"type": "esriFieldTypeString"
}
],
"geometryType": "esriGeometryPoint",
"globalIdFieldName": "",
"objectIdFieldName": "gid",
"spatialReference": {
"latestWkid": 3857,
"wkid": 102100
}
}
</pre>

Остальная часть API будет реализована несколько позже. Хорошая новость заключается в том, что проект - open source и любой,
кто обладает соответствующими навыками, может ускорить реализацию недостающих функций.

== Инструкция по использованию Mapfeatureserver ==

Изложенная здесь информация может устареть к тому времени как вы читаете этот текст.
Наиболее свежую информацию о проекте вы всегда можете найти на странице проекта в GitHub
https://github.com/vasnake/mapfeatureserver

Чтобы запустить сервис MFS вам понадобится выполнить следующие шаги (в планах есть пункт: сделать нормальный Python distribution):
* Скачать [https://github.com/vasnake/mapfeatureserver MFS с GitHub].
* Поправить настройки в файле <pre>mapfeatureserver\wsgi\default_settings.py</pre>
* Установить Python 2.7 и необходимые библиотки, к примеру для MS Windows
<pre>set path=%path%;c:\d\Python27;c:\d\Python27\Scripts
pip install Flask flask-login blinker psycopg2 simplejson</pre>
[http://www.stickpeople.com/projects/python/win-psycopg/ psycopg2 for Windows]
* Запустить приложение Flask
<pre>pushd mapfeatureserver\wsgi
python mapfs_controller.py</pre>
URL веб-службы будет таким http://localhost:5000/
Если вы откроете эту страницу в браузере вы увидите служебную страницу со ссылками на тестовые слои.
Эти ссылки работать не будут, так как у вас нет таких слоев. Удалить лишнее и добавить свое вы можете поправив файл
<pre>mapfeatureserver\wsgi\templates\servlets.html</pre>

Чтобы создать новый слой, вам нужно выполнить следующие шаги:
* Получить доступ к БД PostGIS, к примеру, установив БД на свой хост.
* Загрузить шейп-файл с нужными данными в БД, к примеру так (описания опций и ключей к командам доступны во встроенной в команды справке):
<pre>set path=%path%;c:\Program Files\PostgreSQL\9.0\bin
pushd c:\t\shpdir
shp2pgsql.exe -d -I -s 4326 -W cp1251 flyzone.shp mfsdata.flyzone > flyzone.dump.sql
psql -f flyzone.dump.sql postgisdb mfs</pre>
Здесь shpdir это папка, где расположены шейп-файлы; flyzone.shp - загружаемый шейп-файл; mfsdata.flyzone - схема данных и таблица,
в которую будет загружен шейп; postgisdb - имя БД; mfs - учетная запись в БД.

* Записать сведения о слое в конфигурационный файл
<pre>mapfeatureserver\config\layers.config.ini</pre>
Идентификатор слоя (любое положительное целое число) надо вписать в список (в примере указаны три слоя)
<pre>layer.ID.list: 0,1,2</pre>
Вписать данные подключения к БД PostGIS, пример:
<pre>PG.DSN: host=vags101 port=5432 dbname=postgisdb user=mfs password=12345678 connect_timeout=10 client_encoding=utf8</pre>
Создать секцию, именованную по идентификатору слоя, скажем «2»
<pre>
[2]
layer.table = flyzone
layer.geomfield = geom
layer.oidfield = gid
layer.name = Зоны полетов с ограничениями
</pre>
Находящиеся в конфиге примеры и комментарии помогут не ошибиться.

* Создать файл метаданных для слоя. Это самая трудная часть.
<pre>mapfeatureserver\config\layer.<layer id>.config.json</pre>
Чтобы было легче, можно скопировать метаданные из аналогичного существующего слоя Feature Layer ArcGIS и внести в него правки.
Метаданные слоя из ArcGIS Server доступны по URL типа <pre>http://testags/arcgis/rest/services/flyzone/FeatureServer/2?f=pjson</pre>
если на сервере опубликована служба «flyzone» соответствующего типа.
Также, в MFS есть специальные страницы, типа <pre>http://localhost:5000/admin/dsn/flyzone?oidfield=gid&geomfield=geom</pre>
для помощи в составлении файла метаданных.

После выполнения этих шагов, можно использовать слои MFS как обычные слои ArcGIS FeatureLayer в веб-картах
построенных на [http://resources.arcgis.com/content/web/web-apis ArcGIS web API].
К примеру, есть вьювер
[http://www.allgis.org/cartobonus/help/ Картобонус], построенный на
[http://resources.arcgis.com/en/help/silverlight-viewer/concepts/ ArcGIS API for Silverlight],
именно он использовался для тестирования MFS. Чтобы добавить слой в карту, используйте URL вида
<pre>http://hostname:5000/<layer id></pre>
[[Файл:Слои Mapfeatureserver в веб-картах Картобонус.png|center|700px|Рабочий скриншот слоев из MFS во вьювере Картобонус]]

Как видите, за исключением файла метаданных, всё достаточно просто.
Теперь у нас есть свободный и бесплатный сервер Feature Layer-ов для обеспечения работы любого картографического софта,
использующего спецификации ArcGIS REST API.

== Ссылки ==
* [http://resources.arcgis.com/en/help/rest/apiref/fslayer.html Спецификации REST API]
* [http://vasnake.blogspot.ru/2013/05/mapfeatureserver-poc.html Статья в блоге автора]
* [https://github.com/vasnake/mapfeatureserver MFS на GitHub]
* [http://www.allgis.org/cartobonus/help/ web map viewer Cartobonus]

E-mail: [mailto:vasnake@gmail.com vasnake@gmail.com]

Mapfeatureserver как замена ArcGIS Server

2013-05-24T11:51:02Z

Vasnake:

Mapfeatureserver как замена ArcGIS Server

2013-05-23T22:49:55Z

Vasnake:

Mapfeatureserver как замена ArcGIS Server

2013-05-23T22:39:40Z

Vasnake:

Файл:Слои Mapfeatureserver в веб-картах Картобонус.png

2013-05-23T22:34:09Z

Vasnake: Скриншот демонстрирующий работу слоев Mapfeatureserver в веб-карте Картобонус

Скриншот демонстрирующий работу слоев Mapfeatureserver в веб-карте Картобонус

Mapfeatureserver как замена ArcGIS Server

2013-05-23T15:30:05Z

Vasnake:

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация|Описание веб-сервиса Mapfeatureserver как замены ArcGIS Server}}

[https://github.com/vasnake/mapfeatureserver Mapfeatureserver] (далее MFS) - это веб-сервис, написанный на Python (WSGI, Flask) реализующий REST API ArcGIS Server для слоев типа Feature Layer. MFS был задуман как средство, позволяющее избавиться от дорогостоящего ArcGIS Server при работе с веб-картами, использующими ArcGIS API.

Mapfeatureserver будет полезен разработчикам ГИС решений для веб и интранет, поскольку позволяет получить веб-карты красивые и функциональные как в ArcGIS, но без затрат на приобретение ArcGIS Server.

== Что это, Mapfeatureserver? ==

Как я уже упомянул, MFS это open source программа на Python, которая после запуска создает веб-сервис отвечающий спецификации ArcGIS REST API для картографических слоев типа Feature Layer. Веб модуль MFS написан с использованием фреймворка Flask и отвечает спецификации WSGI, что позволяет использовать MFS в качестве части более крупных веб-решений.

Геоданные MFS считывает из PostGIS, что означает необходимость а) загрузить данные предполагаемого решения в БД PostGIS; б) обеспечить доступ к этой БД сервису MFS. На текущий момент кроме PostGIS другие БД не поддерживаются, но есть планы добавить поддержку MySQL и MongoDB.

Общая картина использования MFS выглядит примерно так.
* Геоданные (шейп-файлы, к примеру) загружаем в PostGIS.
* Для каждого слоя данных вписываем сведения в конфигурационные файлы MFS.
* Запускаем веб-сервис.
* В клиентской программе, к примеру Картобонус, добавляем к карте слои также, как обычные FeatureLayer из ArcGIS.

Теперь о недостатках и ограничениях MFS.

На текущий момент программа находится в стадии «Proof of Concept», то есть обладает функциональностью минимально достаточной для демонстрации работоспособности подхода.
Из всего многообразия запросов декларированных в API, наш сервис пока реализует два:
* layer metadata <pre>http://<featureservice-url>/<layerId></pre>
* layer data query by box <pre>http://<featurelayer-url>/query</pre>
причем запрос данных может быть только одного типа - запрос на выборку по ограничивающему боксу (box).
Этого достаточно, чтобы загрузить слой в карту и делать zoom, pan, просмотр атрибутов для features, но и только.

Остальная часть API будет реализована несколько позже. Хорошая новость заключается в том, что проект - open source и любой, кто обладает соответствующими навыками, может ускорить реализацию недостающих функций.

== Инструкция по использованию Mapfeatureserver ==

Изложенная здесь информация может устареть к тому времени как вы читаете этот текст. Наиболее свежую информацию о проекте вы всегда можете найти на странице проекта в GitHub https://github.com/vasnake/mapfeatureserver

Чтобы запустить сервис MFS вам понадобится выполнить следующие шаги:
* Скачать MFS с GitHub.
* Установить Python 2.7 и необходимые библиотки, к примеру для MS Windows
<pre>set path=%path%;c:\d\Python27;c:\d\Python27\Scripts
pip install Flask flask-login blinker psycopg2 simplejson</pre>
[http://www.stickpeople.com/projects/python/win-psycopg/ psycopg2 for Windows]
* Запустить приложение Flask
<pre>pushd mapfeatureserver\wsgi
python mapfs_controller.py</pre>
URL веб-службы будет таким http://localhost:5000/
Если вы откроете эту страницу в браузере вы увидите служебную страницу со ссылками на тестовые слои. Эти ссылки работать не будут, так как у вас нет таких слоев. Удалить лишнее и добавить свое вы можете поправив файл
<pre>mapfeatureserver\wsgi\templates\servlets.html</pre>

Чтобы создать новый слой, вам нужно выполнить следующие шаги:
* Получить доступ к БД PostGIS, к примеру, установив БД на свой хост.
* Загрузить шейп-файл с нужными данными в БД, к примеру так:
<pre>set path=%path%;c:\Program Files\PostgreSQL\9.0\bin
pushd c:\t\shpdir
shp2pgsql.exe -d -I -s 4326 -W cp1251 flyzone.shp mfsdata.flyzone > flyzone.dump.sql
psql -f flyzone.dump.sql postgisdb mfs<pre>
* Записать сведения о слое в конфигурационный файл
<pre>mapfeatureserver\config\layers.config.ini</pre>
находящиеся там примеры и комментарии помогут не ошибиться.
* Создать файл метаданных для слоя. Это самая трудная часть.
<pre>mapfeatureserver\config\layer.<layer id>.config.json</pre>
Чтобы было легче, можно скопировать метаданные из аналогичного существующего слоя ArcGIS и внести в него правки. Метаданные слоя из ArcGIS доступны по URL типа <pre>http://testags/arcgis/rest/services/flyzone/FeatureServer/2?f=pjson</pre>
Также, в MFS есть специальные страницы, типа <pre>http://localhost:5000/admin/dsn/flyzone?oidfield=gid&geomfield=geom</pre>
для помощи в составлении файла метаданных.

После выполнения этих шагов, можно использовать слои MFS как обычные слои ArcGIS Feature Layer в веб-картах построенных на ArcGIS web API. К примеру, есть вьювер Картобонус, построенный на ArcGIS API for Silverlight, именно он использовался для тестирования MFS.
Чтобы добавить слой в карту, используйте URL вида <pre>http://hostname:5000/<layer id></pre>

продолжение следует...

Mapfeatureserver как замена ArcGIS Server

2013-05-23T15:29:15Z

Vasnake:

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация|Описание веб-сервиса Mapfeatureserver как замены ArcGIS Server}}

[https://github.com/vasnake/mapfeatureserver Mapfeatureserver] (далее MFS) - это веб-сервис, написанный на Python (WSGI, Flask) реализующий REST API ArcGIS Server для слоев типа Feature Layer. MFS был задуман как средство, позволяющее избавиться от дорогостоящего ArcGIS Server при работе с веб-картами, использующими ArcGIS API.

Mapfeatureserver будет полезен разработчикам ГИС решений для веб и интранет, поскольку позволяет получить веб-карты красивые и функциональные как в ArcGIS, но без затрат на приобретение ArcGIS Server.

== Что это, Mapfeatureserver? ==

Как я уже упомянул, MFS это open source программа на Python, которая после запуска создает веб-сервис отвечающий спецификации ArcGIS REST API для картографических слоев типа Feature Layer. Веб модуль MFS написан с использованием фреймворка Flask и отвечает спецификации WSGI, что позволяет использовать MFS в качестве части более крупных веб-решений.

Геоданные MFS считывает из PostGIS, что означает необходимость а) загрузить данные предполагаемого решения в БД PostGIS; б) обеспечить доступ к этой БД сервису MFS. На текущий момент кроме PostGIS другие БД не поддерживаются, но есть планы добавить поддержку MySQL и MongoDB.

Общая картина использования MFS выглядит примерно так.
* Геоданные (шейп-файлы, к примеру) загружаем в PostGIS.
* Для каждого слоя данных вписываем сведения в конфигурационные файлы MFS.
* Запускаем веб-сервис.
* В клиентской программе, к примеру Картобонус, добавляем к карте слои также, как обычные FeatureLayer из ArcGIS.

Теперь о недостатках и ограничениях MFS.

На текущий момент программа находится в стадии «Proof of Concept», то есть обладает функциональностью минимально достаточной для демонстрации работоспособности подхода.
Из всего многообразия запросов декларированных в API, наш сервис пока реализует два:
* layer metadata <pre>http://<featureservice-url>/<layerId></pre>
* layer data query by box <pre>http://<featurelayer-url>/query</pre>
причем запрос данных может быть только одного типа - запрос на выборку по ограничивающему боксу (box).
Этого достаточно, чтобы загрузить слой в карту и делать zoom, pan, просмотр атрибутов для features, но и только.

Остальная часть API будет реализована несколько позже. Хорошая новость заключается в том, что проект - open source и любой, кто обладает соответствующими навыками, может ускорить реализацию недостающих функций.

== Инструкция по использованию Mapfeatureserver ==

Изложенная здесь информация может устареть к тому времени как вы читаете этот текст. Наиболее свежую информацию о проекте вы всегда можете найти на странице проекта в GitHub https://github.com/vasnake/mapfeatureserver

Чтобы запустить сервис MFS вам понадобится выполнить следующие шаги:
* Скачать MFS с GitHub.
* Установить Python 2.7 и необходимые библиотки, к примеру для MS Windows
<pre>set path=%path%;c:\d\Python27;c:\d\Python27\Scripts
pip install Flask flask-login blinker psycopg2 simplejson</pre>
[http://www.stickpeople.com/projects/python/win-psycopg/ psycopg2 for Windows]
* Запустить приложение Flask
<pre>pushd mapfeatureserver\wsgi
python mapfs_controller.py</pre>
URL веб-службы будет таким http://localhost:5000/
Если вы откроете эту страницу в браузере вы увидите служебную страницу со ссылками на тестовые слои. Эти ссылки работать не будут, так как у вас нет таких слоев. Удалить лишнее и добавить свое вы можете поправив файл
<pre>mapfeatureserver\wsgi\templates\servlets.html</pre>

Чтобы создать новый слой, вам нужно выполнить следующие шаги:
* Получить доступ к БД PostGIS, к примеру, установив БД на свой хост.
* Загрузить шейп-файл с нужными данными в БД, к примеру так:
<pre>set path=%path%;c:\Program Files\PostgreSQL\9.0\bin
pushd c:\t\shpdir
shp2pgsql.exe -d -I -s 4326 -W cp1251 flyzone.shp mfsdata.flyzone > flyzone.dump.sql
psql -f flyzone.dump.sql postgisdb mfs<pre>
* Записать сведения о слое в конфигурационный файл
<pre>mapfeatureserver\config\layers.config.ini</pre>
находящиеся там примеры и комментарии помогут не ошибиться.
* Создать файл метаданных для слоя. Это самая трудная часть.
<pre>mapfeatureserver\config\layer.<layer id>.config.json</pre>
Чтобы было легче, можно скопировать метаданные из аналогичного существующего слоя ArcGIS и внести в него правки. Метаданные слоя из ArcGIS доступны по URL типа <pre>http://testags/arcgis/rest/services/flyzone/FeatureServer/2?f=pjson</pre>
Также, в MFS есть специальные страницы, типа <pre>http://localhost:5000/admin/dsn/flyzone?oidfield=gid&geomfield=geom</pre>
для помощи в составлении файла метаданных.

После выполнения этих шагов, можно использовать слои MFS как обычные слои ArcGIS Feature Layer в веб-картах построенных на ArcGIS web API. К примеру, есть вьювер Картобонус, построенный на ArcGIS API for Silverlight, именно он использовался для тестирования MFS.
Чтобы добавить слой в карту, используйте URL вида <pre>http://hostname:5000/<layer id></pre>

Mapfeatureserver как замена ArcGIS Server

2013-05-23T15:06:00Z

Vasnake:

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация|Описание веб-сервиса Mapfeatureserver как замены ArcGIS Server}}

[https://github.com/vasnake/mapfeatureserver Mapfeatureserver] (далее MFS) - это веб-сервис, написанный на Python (WSGI, Flask) реализующий REST API ArcGIS Server для слоев типа Feature Layer. MFS был задуман как средство, позволяющее избавиться от дорогостоящего ArcGIS Server при работе с веб-картами, использующими ArcGIS API.

Mapfeatureserver будет полезен разработчикам ГИС решений для веб и интранет, поскольку позволяет получить веб-карты красивые и функциональные как в ArcGIS, но без затрат на приобретение ArcGIS Server.

== Что это, Mapfeatureserver? ==

Как я уже упомянул, MFS это open source программа на Python, которая после запуска создает веб-сервис отвечающий спецификации ArcGIS REST API для картографических слоев типа Feature Layer. Веб модуль MFS написан с использованием фреймворка Flask и отвечает спецификации WSGI, что позволяет использовать MFS в качестве части более крупных веб-решений.

Геоданные MFS считывает из PostGIS, что означает необходимость а) загрузить данные предполагаемого решения в БД PostGIS; б) обеспечить доступ к этой БД сервису MFS. На текущий момент кроме PostGIS другие БД не поддерживаются, но есть планы добавить поддержку MySQL и MongoDB.

Общая картина использования MFS выглядит примерно так.
* Геоданные (шейп-файлы, к примеру) загружаем в PostGIS.
* Для каждого слоя данных вписываем сведения в конфигурационные файлы MFS.
* Запускаем веб-сервис.
* В клиентской программе, к примеру Картобонус, добавляем к карте слои также, как обычные FeatureLayer из ArcGIS.

Теперь о недостатках и ограничениях MFS.

На текущий момент программа находится в стадии «Proof of Concept», то есть обладает функциональностью минимально достаточной для демонстрации работоспособности подхода.
Из всего многообразия запросов декларированных в API, наш сервис пока реализует два:
* layer metadata http://<featureservice-url>/<layerId>
* layer data query by box http://<featurelayer-url>/query
причем запрос http://<featurelayer-url>/query может быть только одного типа - запрос на выборку по ограничивающему боксу (box).
Этого достаточно, чтобы загрузить слой в карту и делать zoom, pan, просмотр атрибутов для features, но и только.

Остальная часть API будет реализована несколько позже. Хорошая новость заключается в том, что проект - open source и любой, кто обладает соответствующими навыками, может ускорить реализацию недостающих функций.

== Инструкция по использованию Mapfeatureserver ==

Изложенная здесь информация может устареть к тому времени как вы читаете этот текст. Наиболее свежую информацию о проекте вы всегда можете найти на странице проекта в GitHub https://github.com/vasnake/mapfeatureserver

Mapfeatureserver как замена ArcGIS Server

2013-05-23T14:27:51Z

Vasnake:

Mapfeatureserver как замена ArcGIS Server

2013-05-23T14:04:01Z

Vasnake: Новая страница: «{{Статья|Черновик}} {{Аннотация|Описание программы-сервиса Mapfeatureserver }} [https://github.com/vasnake/mapfeat…»

{{Статья|Черновик}}
{{Аннотация|Описание программы-сервиса Mapfeatureserver }}

[https://github.com/vasnake/mapfeatureserver Mapfeatureserver] (далее MFS) - это веб-сервис, написанный на Python (WSGI, Flask) реализующий REST API ArcGIS Server для слоев типа Feature Layer.