gdal2tiles.py是GDAL库中用于生成TMS瓦片的python代码,支持谷歌墨卡托EPSG:3857与经纬度EPSG:4326两种瓦片,输出png格式图像. gdal2tiles.py More info at: http://wiki.osgeo.org/wiki/Tile_Map_Service_Specificationhttp://wiki.osgeo.org/wiki/WMS_Tiling_Client_Recommendationhttp://msdn.microsoft.

python这么火,C++/C#的程序员都生存不下去了,为啥还要干把python转写成c++的这种反动的事? 项目需要呗... gdal2tiles.py文件中有两个类是计算全球墨卡托与WGS84两种瓦片的分块规则的类,分别是GlobalMercator与GlobalGeodetic,但和目前网络上的谷歌地图与天地图等地图的瓦片划分规则还是不一致的.不一致的地方是: gdal2tiles.py的瓦片y轴是从上到下递减的,谷歌地图与天地图瓦片y轴是从上到下递增的,y轴的方向不同,所以用c++改写的

I’m here showing how you can use GDAL2Tiles to generate map tiles of Tom Patterson’s Natural Earth II. This is a beautiful raster map that portrays the world environment in an idealised manner with little human influence. The map can be downloaded on

内容来源:webpy.org 介绍: 1.python中web.py 是一个轻量级Python web框架,它简单而且功能强大.web.py是一个开源项目. 2.安装很简单:pip install web.py 3.URL处理 例:hello word import web #模糊匹配 urls = ("/.*", "hello") app = web.application(urls, globals()) class hello: def GET(self):

./pyModuleTest/├── addutil│   ├── add.py│   ├── add.pyc│   ├── __init__.py│   ├── __init__.pyc│   └── readMe.txt└── utilModuleTest.py __init__.py文件相当于一个标记作用,一个文件夹中包含这个文件,那么该文件夹在Python中被定义为Module,__init__.py中可以什么都不写,只要存在就行了.如果不存在__init__.py,则该目录就是个文件夹

转自:https://www.cnblogs.com/botoo/p/8241522.html 调用同级目录: – src |– mod.py |– test.py 若在程序test.py中导入模块mod, 则直接使用 import mod 或 from mod import * 调用子目录下的模块: – src |– mod.py |– lib | |– mod2.py |– test.py from lib.mod2 import * 或 import lib.mod2 调用上级目录下的文件

---恢复内容开始--- 本文件对应logistic.py amazonaccess介绍: 根据入职员工的定位(员工角色代码.角色所属家族代码等特征)判断员工是否有访问某资源的权限 logistic.py(python)的关键: 1.通过组合组合几个特征来获取新的特征 例如:组合MGR_ID ROLE_FAMILY得到新特征 hash((85475,290919))=1071656665 2.greedy feature selection i.  首先从候选特征中选择1个在训练集上表现最好的特

python中包的引入,对于大型项目中都会使用到这个功能,把实现不同功能的python文件放在一起,组成不同lib库,然后在其他地方调用. 包,python源文件+__init__.py 模块,python源文件 1.__init__.py基本介绍 首先看下面这个例子 例子1 #!/usr/bin/env python2.7 #-*- coding:utf-8 -*- from package.src.test import A a = A(2) a.aPrint() 从package包中的sr

从本篇开始学习 Scrapy 爬虫框架 Python爬虫教程-30-Scrapy 爬虫框架介绍 框架:框架就是对于相同的相似的部分,代码做到不出错,而我们就可以将注意力放到我们自己的部分了 常见爬虫框架: scrapy pyspider crawley Scrapy 是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中 Scrapy 官方文档 https://doc.scrapy.org/en/latest/ http://sc

目录 1.conftest.py文件介绍 2.conftest.py的注意事项 3.conftest.py的使用 4.不同位置conftest.py文件的优先级 5.conftest.py中Fixture(夹具)的作用域 6.总结 1.conftest.py文件介绍 conftest.py文件是Pytest框架里面一个很重要的东西,它可以在这个文件里面编写Fixture函数,这个Fixture函数的作用,就相当于Unittest框架里面的setup()前置函数和teardown()后置函数,虽然

主要转自http://blog.csdn.net/liminlu0314?viewmode=contents 部分GDAL工具功能简介 gdalinfo.exe 显示GDAL支持的各种栅格文件的信息. gdal_translate.exe 在不同的格式间进行转换.同时,潜在的执行了一些切割.重采样和使像素比例变化的任务. gdalwarp.exe 投影转换和投影绑定.同时也可以进行图像镶嵌.这个程序可以重新投影所支持的投影,而且如果图像("raw" with)控制信息也可以把GCPs

安装 2 3 4 pip install bottle easy_install bottle apt-get install python-bottle wget http://bottlepy.org/bottle.py bottle介绍 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from bottle import template, Bottle root = Bottle()    @root.

使用docker安装部署Spark集群来训练CNN(含Python实例) http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49683221 实验室有4台神服务器,每台有8个tesla-GPU,然而平时做实验都只使用了其中的一个GPU,实在暴遣天物! 于是想用Spark来把这些GPU都利用起来.听闻Docker是部署环境的神器,于是决定使用docker安装部署Spark集群来训练CNN.配置环境虽然简单,纯苦力活,但配过的人都知道,里面有太多坑了. 本文是博

Hplip分析 版本号是2.14,源代码位置:http://hplipopensource.com. 图的来源:http://hplipopensource.com/node/128. 实践中使用的打印机型号:Deskjet 1010.分析的目的就是搞清楚一个灰色地带---打印机通信. 1.D-Bus初始化流程 D-Bus的初始化相同是在ui4/devmgr5.py開始的. ui4/devmgr5.py 01 class DevMgr5(QMainWindow,  Ui_MainWindow):

之前采用JMeter进行接口测试,每次给带新人进行培训比较麻烦,干脆用python实现,将代码和用例分离,易于维护. 项目背景 公司的软件采用B/S架构,进行数据存储.分析.管理 工具选择 python开发的速度很快,且容易上手,丰富的第三方库,大大加快了开发速度和难度,自己开发一个简单的框架,优点是足够灵活,可以随时根据需求进行变更 框架思路(unittest) 考虑可重用性和可维护性,针对测试人员编写测试用例的方便性,采用数据驱动的设计方式,将数据分层出来,与业务逻辑剥离,测试人员就可以通过

项目需求编写的程序,稳定性有待进一步测试. 适用场景:在网络地图上,比如天地图与谷歌地图,用户用鼠标在地图上拉一个矩形框,希望下载该矩形框内某一层级的瓦片数据,并将所有瓦片拼接成一个完整的,包含地理坐标的tif图像. 之前利用gdal2tiles.py中的代码改写成c++版本,实现了网格瓦片的计算,获得了矩形范围内某一具体层级所包含的所有瓦片的网络请求地址. 见:http://www.cnblogs.com/akaishi/p/7418799.html 那么用c++编写的后端代码如何能快速.大批

一.scrapy架构介绍 1.结构简图: 主要组成部分:Spider(产出request,处理response),Pipeline,Downloader,Scheduler,Scrapy Engine 2.结构详细图: 主要步骤(往复循环): 1.Spiders(自己书写的爬虫逻辑,处理url及网页等[spider genspider -t 指定模板  爬虫文件名 域名]),返回Requests给engine——> 2.engine拿到requests返回给scheduler(什么也没做)——>

使用python制作时间戳转换工具 python 时间戳转日期 日期转时间戳 前言:作为一个程序员一般情况下,json和时间戳是常用的两个工具,我咨询过很多个朋友,他们一般都是通过在线工具对json进行格式化,或者查询时间戳.这个方式也是我之前的使用方式,此种方式不足之处如下: 1.每次打开过程步骤繁琐,即使收藏了也要先打开浏览器,然后点击 2.如果打开的浏览器标签足够多的话,根本找不到(就是说的我这样的人) 3.等 后来我发现了hijson这个工具可以本地格式化json后,一直想找一个本地查找

进入 http://www.gisinternals.com/release.php 中下载下图(也可以不是这个版本但是下载的python和gdal一定要版本对应) 1.点击下图中release-1700-x64-gdal-2-1-2-mapserver-7-0-2 2.下载python3.4 https://www.python.org/downloads/release/python-345/ 3.下载gdal和Python的连接器 4.下载gdal2.1.2 5.先把安装python3.4

一.参考资料 https://commenthol.github.io/leaflet-rastercoords/ https://github.com/commenthol/gdal2tiles-leaflet https://www.jianshu.com/p/2372fe239130 https://github.com/commenthol/gdal2tiles-leaflet/blob/master/gdal2tiles.py https://www.jianshu.com/p/3b3