Издательство: | ДМК Пресс |
Дата выхода: | январь 2017 |
ISBN: | 978-5-97060-437-3 |
Объём: | 446 страниц |
Масса: | 600 г |
Размеры(В x Ш x Т), см: | 24 x 17 |
Обложка: | мягкая |
Бумага: | офсетная |
Иллюстрированное издание | + |
Цветные иллюстрации | + |
Переводное издание: | Python Geospatial Development |
Язык оригинала: | английский |
ISBN оригинала: | 978-1785288937 |
Год выхода оригинала: | 2016 |
Написание геопространственных программ предполагает решение таких задач, как группирование данных по географическому положению, хранение и анализ больших массивов пространственной информации, выполнение сложных геопространственных расчетов и построение красочных интерактивных карт. Чтобы делать это хорошо, вам понадобятся соответствующий инструментарий и методология, а также полное понимание геопространственных понятий, таких как картографические проекции, геодезические датумы и системы координат.
Эта книга предоставляет обзор главных геопространственных понятий, источников геоданных и наборов инструментов для геообработки. Рассмотрены приемы хранения и доступа к пространственным данным. Показано создание собственного интерфейса со скользящей картой в рамках веб-приложения. Подробно описано создание редактора геоданных на основе географического модуля GeoDjango для веб-платформы Django.
К концу книги вы будете в состоянии уверенно использовать Python для написания своих собственных геопространственных приложений.
Чему вы научитесь, прочитав эту книгу:
• получать доступ к геоданным, управлять ими и визуализировать из своих программ на Python;
• применять базовые геопространственные понятия, в том числе географическое положение, расстояние, единицы измерения, картографические проекции и геодезические датумы;
• читать и записывать геоданные в векторном и растровом форматах;
• выполнять сложные практические геопространственные расчеты при помощи языка Python;
• хранить геоданные в базе геоданных и получать к ним доступ ;
• использовать точки, линии и многоугольники в рамках своих программ на Python;
• преобразовывать геоданные в привлекательные карты при помощи инструментов для геообработки на языке Python;
• конструировать полнофункциональные картографические веб-приложения на основе Python.