Python获取 bing 地图发布自己的 TMS 服务（二）解决海量瓦片存取问题

金字塔结构的瓦片数量有多大

以目前互联网常用的WebMecator为例

• 第一层：4幅256*256影像瓦片（JPG或PNG等）
• 第二层：42
• 第三层：43
• 依次类推
  比如计算第1层至第18层的瓦片总数目(等比数列求和）91625968980个，大约916亿。存储空间估算在近百T。

瓦片直接存储在文件系统中的缺点

• 文件系统对文件数量、大小的限制
• 不易迁移、备份
• 等等

解决方案

这个问题本质上是对海量小数据的管理，很多互联网大厂都有比较成熟的方案，只需要根据具体情况进行选择调整即可。

单机存储

采用sqlite
存储在多个sqlite中，sqlite文件名保证了唯一性，与（row，column, level）一一对应。

• （row，column, level）可以转为唯一数字，比如QuadKey，或者其他编码方式
• sqlite移动与管理就比较方便。

注意sqlite单文件的大小不要太大。

集群存储

使用HDFS等网络化存储方案。

一个试验

# -*- coding: utf-8 -*-
"""下载区域影像
从第一层到指定层

多线程版

存储到sqlite中

"""

import requests
# python3的thread模块
import _thread
import random
import time
from random import random
import os.path
import QuadKey.quadkey as quadkey
import shutil
import secrets as secrets

import sqlite_util as dbutil

# 下载的最细层
tileZoom = 10
rootTileDir = "tiles_db"

# 分的db数量，采用质数

db_num = 1511
lat_min = -90
lat_max = 90
lon_min = -180
lon_max = 180
# MS doesn't want you hardcoding the URLs to the tile server. This request asks for the Aerial
# url template. Replace {quadkey}
response = requests.get("https://dev.virtualearth.net/REST/V1/Imagery/Metadata/Aerial?key=%s" % (secrets.bingKey))

# 返回结果
data = response.json()
print(data)

# grabs the data we need from the response.
# 例如：http://ecn.{subdomain}.tiles.virtualearth.net/tiles/a{quadkey}.jpeg?g=7786
tileUrlTemplate = data['resourceSets'][0]['resources'][0]['imageUrl']
# 例如：['t0', 't1', 't2', 't3']
imageDomains = data['resourceSets'][0]['resources'][0]['imageUrlSubdomains']

if (os.path.exists(rootTileDir) == False):
os.mkdir(rootTileDir)

bingTilesDir = os.path.join(rootTileDir, "bing")

if (os.path.exists(bingTilesDir) == False):
os.mkdir(bingTilesDir)

def get_tiles_by_pixel(tilePixel):
"""
下载该点之上的瓦片

:param lat:
:param lon:
:return:
"""

"""get pixel coordinates"""
# tilePixel = quadkey.TileSystem.geo_to_pixel((lat, lon), tileZoom)

# print(tilePixel)

pixel = tilePixel
geo = quadkey.TileSystem.pixel_to_geo(pixel, tileZoom)
# 计算四键
qk = quadkey.from_geo(geo, tileZoom)

# 四键
qkStr = str(qk)

#
qkArray = []
for index in range(tileZoom):
qkArray.append(qkStr[0:index + 1])

print(qkArray)
# 存放路径
for qk in qkArray:
# db位置
dbPath = "%s/%s.db" % (bingTilesDir, int(qk) % db_num )
print(dbPath)

if (os.path.exists(dbPath) == False):
# os.mkdir(dbPath)
dbutil.create_db(dbPath)

# 下载影像

if (dbutil.is_exists(dbPath, qk)):
# already downloaded
dbutil.save_images(dbPath, qk)
ok = 1
else:
print("下载中", end='')

url = tileUrlTemplate.replace("{subdomain}", imageDomains[0])
url = url.replace("{quadkey}", qk)
url = "%s&key=%s" % (url, secrets.bingKey)

response = requests.get(url, stream=True)
print(response)
dbutil.insert(dbPath, qk, response.content)

del response
# 强制睡一会，防止bing服务器限制
sleepTime = random() * 3
time.sleep(sleepTime)

# 左上为原点
tilePixelMax = quadkey.TileSystem.geo_to_pixel((lat_max, lon_max), tileZoom)
tilePixelMin = quadkey.TileSystem.geo_to_pixel((lat_min, lon_min), tileZoom)
print(tilePixelMax)
print(tilePixelMin)

tile_pixel_list = []

for x in range(tilePixelMin[0], tilePixelMax[0], 256):
for y in range(tilePixelMax[1], tilePixelMin[1], 246):
tile_pixel_list.append((x, y))

# 取决与服务器的硬件性能
thread_pause = 30
for i in range(len(tile_pixel_list)):
print("处理"+str(i))
_thread.start_new_thread(get_tiles_by_pixel,(tile_pixel_list[i],) )

if(i % thread_pause == (thread_pause-1)):
print("让正常运行的线程执行完，睡眠开始")
time.sleep(5)
print("睡眠结束")

# _thread.start_new_thread( get_tiles_by_pixel, ( ) )

print('下载完毕')

可以优化的点很多

• 修改线程使用方式
• 提高查询影像是否存在的效率
• 减少建立sqlite连接的次数

源码

更多的详情见小专栏文章：GIS之家小专栏

文章尾部提供源代码下载，对本专栏感兴趣的话，可以关注一波