GeoDjango 教程 — Django 文档

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GeoDjango 教程

介绍

GeoDjango 是一个包含在 Django 中的 contrib 模块，它将它变成了一个世界级的地理 Web 框架。 GeoDjango 努力使创建地理 Web 应用程序（如基于位置的服务）尽可能简单。 其特点包括：

  • OGC 几何和栅格数据的 Django 模型字段。
  • Django ORM 的扩展，用于查询和操作空间数据。
  • 松散耦合的高级 Python 接口，用于 GIS 几何和栅格操作以及不同格式的数据处理。
  • 从管理界面编辑几何字段。

本教程假设您熟悉 Django； 因此，如果您是 Django 的新手，请先通读 常规教程 以熟悉 Django。

笔记

GeoDjango 有超出 Django 要求的额外要求——请查阅 安装文档 了解更多详细信息。


本教程将指导您创建用于查看 世界边界 的地理 Web 应用程序。 1 本教程中使用的一些代码取自和/或受 GeoDjango 基本应用程序 项目的启发。 2

笔记

依次进行教程部分的步骤说明。


设置

创建一个空间数据库

通常不需要特殊设置，因此您可以像创建任何其他项目一样创建数据库。 我们为选定的数据库提供了一些提示：


创建一个新项目

使用标准的 django-admin 脚本创建一个名为 geodjango 的项目：

这将初始化一个新项目。 现在，在 geodjango 项目中创建一个 world Django 应用程序：


配置settings.py

geodjango 项目设置存储在 geodjango/settings.py 文件中。 编辑数据库连接设置以匹配您的设置： 

DATABASES = {
    'default': {
         'ENGINE': 'django.contrib.gis.db.backends.postgis',
         'NAME': 'geodjango',
         'USER': 'geo',
    },
}

此外，修改 :setting:`INSTALLED_APPS` 设置以包含 django.contrib.admin、django.contrib.gis 和 world ]（您新创建的应用程序）： 

INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    'django.contrib.sessions',
    'django.contrib.messages',
    'django.contrib.staticfiles',
    'django.contrib.gis',
    'world',
]

地理数据

世界边界

世界边界数据可在此 zip 文件 中找到。 在world应用程序中创建data目录，下载世界边界数据，解压。 在 GNU/Linux 平台上，使用以下命令：

世界边界 ZIP 文件包含一组数据文件，统称为 ESRI Shapefile，这是最流行的地理空间数据格式之一。 解压缩后，世界边界数据集包含具有以下扩展名的文件：

  • .shp：保存世界边界几何图形的矢量数据。
  • .shx：存储在 .shp 中的几何的空间索引文件。
  • .dbf：用于保存非几何属性数据（例如，整数和字符字段）的数据库文件。
  • .prj：包含存储在 shapefile 中的地理数据的空间参考信息。


使用 ogrinfo 检查空间数据

GDAL ogrinfo 实用程序允许检查 shapefile 或其他矢量数据源的元数据：

ogrinfo 告诉我们 shapefile 有一层，并且该层包含多边形数据。 要了解更多信息，我们将指定图层名称并使用 -so 选项仅获取重要的摘要信息：

这些详细的摘要信息告诉我们图层中的要素数量 (246)、数据的地理边界、空间参考系统 (“SRS WKT”) 以及每个属性字段的类型信息。 例如，FIPS: String (2.0) 表示 FIPS 字符字段的最大长度为 2。 类似地，LON: Real (8.3) 是一个浮点字段，最多可容纳 8 位数字，最多三位小数。


地理模型

定义地理模型

现在您已经使用 ogrinfo 检查了您的数据集，创建一个 GeoDjango 模型来表示这些数据： 

from django.contrib.gis.db import models

class WorldBorder(models.Model):
    # Regular Django fields corresponding to the attributes in the
    # world borders shapefile.
    name = models.CharField(max_length=50)
    area = models.IntegerField()
    pop2005 = models.IntegerField('Population 2005')
    fips = models.CharField('FIPS Code', max_length=2)
    iso2 = models.CharField('2 Digit ISO', max_length=2)
    iso3 = models.CharField('3 Digit ISO', max_length=3)
    un = models.IntegerField('United Nations Code')
    region = models.IntegerField('Region Code')
    subregion = models.IntegerField('Sub-Region Code')
    lon = models.FloatField()
    lat = models.FloatField()

    # GeoDjango-specific: a geometry field (MultiPolygonField)
    mpoly = models.MultiPolygonField()

    # Returns the string representation of the model.
    def __str__(self):
        return self.name

注意models模块是从django.contrib.gis.db导入的。

几何字段的默认空间参考系统是 WGS84（意思是 SRID 是 4326）——换句话说，字段坐标以经度、纬度对为单位，以度为单位。 要使用不同的坐标系，请使用 srid 参数设置几何字段的 SRID。 使用一个整数表示坐标系的 EPSG 代码。


运行 migrate

定义模型后，您需要将其与数据库同步。 首先，创建一个数据库迁移：

让我们看看将为 WorldBorder 模型生成表的 SQL：

该命令应产生以下输出：

如果这看起来正确，请运行 :djadmin:`migrate` 在数据库中创建此表：


导入空间数据

本节将向您展示如何使用 LayerMapping 数据导入实用程序 通过 GeoDjango 模型将世界边界 shapefile 导入数据库。

有许多不同的方法可以将数据导入空间数据库——除了 GeoDjango 中包含的工具，您还可以使用以下工具：

  • ogr2ogr：GDAL 附带的命令行实用程序，可以将多种矢量数据格式导入 PostGIS、MySQL 和 Oracle 数据库。
  • shp2pgsql：包含在 PostGIS 中的此实用程序将 ESRI shapefile 导入 PostGIS。

GDAL 接口

之前，您使用 ogrinfo 检查世界边界 shapefile 的内容。 GeoDjango 还包括一个 Pythonic 接口到 GDAL 强大的 OGR 库，可以处理 OGR 支持的所有矢量数据源。

首先，调用 Django 命令行：

如果您在本教程前面下载了 World Borders 数据，那么您可以使用 Python 的内置 os 模块确定其路径： 

>>> import os
>>> import world
>>> world_shp = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(world.__file__),
...                             'data', 'TM_WORLD_BORDERS-0.3.shp'))

现在，使用 GeoDjango 的 DataSource 接口打开世界边界 shapefile： 

>>> from django.contrib.gis.gdal import DataSource
>>> ds = DataSource(world_shp)
>>> print(ds)
/ ... /geodjango/world/data/TM_WORLD_BORDERS-0.3.shp (ESRI Shapefile)

数据源对象可以具有不同层次的地理空间特征； 但是，shapefile 只允许有一层： 

>>> print(len(ds))
1
>>> lyr = ds[0]
>>> print(lyr)
TM_WORLD_BORDERS-0.3

您可以查看图层的几何类型及其包含的要素数量： 

>>> print(lyr.geom_type)
Polygon
>>> print(len(lyr))
246

笔记

不幸的是，shapefile 数据格式不允许在几何类型方面具有更大的特异性。 这个 shapefile 和许多其他文件一样，实际上包括 MultiPolygon 几何图形，而不是多边形。 在模型中使用更通用的字段类型很重要：GeoDjango MultiPolygonField 将接受 Polygon 几何，但 PolygonField 将不接受 MultiPolygon 类型几何学。 这就是上面定义的 WorldBorder 模型使用 MultiPolygonField 的原因。


层 也可能有一个与之关联的空间参考系统。 如果是，srs 属性将返回一个 SpatialReference 对象： 

>>> srs = lyr.srs
>>> print(srs)
GEOGCS["GCS_WGS_1984",
    DATUM["WGS_1984",
        SPHEROID["WGS_1984",6378137.0,298.257223563]],
    PRIMEM["Greenwich",0.0],
    UNIT["Degree",0.0174532925199433]]
>>> srs.proj4 # PROJ.4 representation
'+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs '

此 shapefile 位于流行的 WGS84 空间参考系统中——换句话说，数据使用以度为单位的经度、纬度对。

此外，shapefile 还支持可能包含附加数据的属性字段。 以下是 World Borders 图层上的字段： 

>>> print(lyr.fields)
['FIPS', 'ISO2', 'ISO3', 'UN', 'NAME', 'AREA', 'POP2005', 'REGION', 'SUBREGION', 'LON', 'LAT']

以下代码将让您检查 OGR 类型（例如 整数或字符串）与每个字段相关联： 

>>> [fld.__name__ for fld in lyr.field_types]
['OFTString', 'OFTString', 'OFTString', 'OFTInteger', 'OFTString', 'OFTInteger', 'OFTInteger', 'OFTInteger', 'OFTInteger', 'OFTReal', 'OFTReal']

您可以迭代图层中的每个要素，并从要素的几何形状（通过 geom 属性访问）以及要素的属性字段（其 值 通过 get() 方法）： 

>>> for feat in lyr:
...    print(feat.get('NAME'), feat.geom.num_points)
...
Guernsey 18
Jersey 26
South Georgia South Sandwich Islands 338
Taiwan 363

Layer 对象可以被切片： 

>>> lyr[0:2]
[<django.contrib.gis.gdal.feature.Feature object at 0x2f47690>, <django.contrib.gis.gdal.feature.Feature object at 0x2f47650>]

并且可以通过其特征 ID 检索单个特征： 

>>> feat = lyr[234]
>>> print(feat.get('NAME'))
San Marino

边界几何可以导出为 WKT 和 GeoJSON： 

>>> geom = feat.geom
>>> print(geom.wkt)
POLYGON ((12.415798 43.957954,12.450554 ...
>>> print(geom.json)
{ "type": "Polygon", "coordinates": [ [ [ 12.415798, 43.957954 ], [ 12.450554, 43.979721 ], ...

LayerMapping

要导入数据，请在 Python 脚本中使用 LayerMapping。 在 world 应用程序中创建一个名为 load.py 的文件，代码如下： 

import os
from django.contrib.gis.utils import LayerMapping
from .models import WorldBorder

world_mapping = {
    'fips' : 'FIPS',
    'iso2' : 'ISO2',
    'iso3' : 'ISO3',
    'un' : 'UN',
    'name' : 'NAME',
    'area' : 'AREA',
    'pop2005' : 'POP2005',
    'region' : 'REGION',
    'subregion' : 'SUBREGION',
    'lon' : 'LON',
    'lat' : 'LAT',
    'mpoly' : 'MULTIPOLYGON',
}

world_shp = os.path.abspath(
    os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data', 'TM_WORLD_BORDERS-0.3.shp'),
)

def run(verbose=True):
    lm = LayerMapping(WorldBorder, world_shp, world_mapping, transform=False)
    lm.save(strict=True, verbose=verbose)

关于正在发生的事情的一些注意事项：

  • world_mapping 字典中的每个键对应于 WorldBorder 模型中的一个字段。 该值是将从中加载数据的 shapefile 字段的名称。
  • 几何字段的键 mpoly 是 MULTIPOLYGON，GeoDjango 会将字段导入为几何类型。 在插入数据库之前，即使是 shapefile 中的简单多边形也会自动转换为集合。
  • shapefile 的路径不是绝对的——换句话说，如果您将 world 应用程序（带有 data 子目录）移动到不同的位置，该脚本仍然可以工作。
  • transform 关键字设置为 False，因为 shapefile 中的数据不需要转换——它已经在 WGS84 (SRID=4326) 中。

然后，从 geodjango 项目目录调用 Django shell：

接下来，导入load模块，调用run例程，观察LayerMapping做的工作： 

>>> from world import load
>>> load.run()

试试 ogrinspect

现在您已经了解了如何使用 LayerMapping 数据导入实用程序 定义地理模型和导入数据，可以使用 :djadmin:`ogrinspect` 进一步自动化此过程管理命令。 :djadmin:`ogrinspect` 命令内省 GDAL 支持的矢量数据源（例如，shapefile）并自动生成模型定义和 LayerMapping 字典。

该命令的一般用法如下：

data_source 是 GDAL 支持的数据源的路径，model_name 是用于模型的名称。 命令行选项可用于进一步定义模型的生成方式。

例如，以下命令几乎自动复制了上面创建的 WorldBorder 模型和映射字典：

关于上面给出的命令行选项的一些说明：

  • --srid=4326 选项设置地理字段的 SRID。
  • --mapping 选项告诉 ogrinspect 也生成一个映射字典，用于 LayerMapping。
  • 指定 --multi 选项，以便地理字段是 MultiPolygonField 而不仅仅是 PolygonField。

该命令产生以下输出，可以直接复制到 GeoDjango 应用程序的 models.py 中： 

# This is an auto-generated Django model module created by ogrinspect.
from django.contrib.gis.db import models

class WorldBorder(models.Model):
    fips = models.CharField(max_length=2)
    iso2 = models.CharField(max_length=2)
    iso3 = models.CharField(max_length=3)
    un = models.IntegerField()
    name = models.CharField(max_length=50)
    area = models.IntegerField()
    pop2005 = models.IntegerField()
    region = models.IntegerField()
    subregion = models.IntegerField()
    lon = models.FloatField()
    lat = models.FloatField()
    geom = models.MultiPolygonField(srid=4326)

# Auto-generated `LayerMapping` dictionary for WorldBorder model
worldborders_mapping = {
    'fips' : 'FIPS',
    'iso2' : 'ISO2',
    'iso3' : 'ISO3',
    'un' : 'UN',
    'name' : 'NAME',
    'area' : 'AREA',
    'pop2005' : 'POP2005',
    'region' : 'REGION',
    'subregion' : 'SUBREGION',
    'lon' : 'LON',
    'lat' : 'LAT',
    'geom' : 'MULTIPOLYGON',
}

空间查询

空间查找

GeoDjango 向 Django ORM 添加了空间查找。 例如，您可以在 WorldBorder 表中找到包含特定点的国家/地区。 首先，启动管理外壳：

现在，定义一个兴趣点 3： 

>>> pnt_wkt = 'POINT(-95.3385 29.7245)'

pnt_wkt 字符串表示位于 -95.3385 度经度和 29.7245 度纬度的点。 几何图形采用众所周知的文本 (WKT) 格式，这是开放地理空间联盟 (OGC) 发布的标准。 4 导入 WorldBorder 模型，并使用 pnt_wkt 作为参数执行 contains 查找： 

>>> from world.models import WorldBorder
>>> WorldBorder.objects.filter(mpoly__contains=pnt_wkt)
<QuerySet [<WorldBorder: United States>]>

在这里，您检索到只有一个模型的 QuerySet：美国边界（正是您所期望的）。

同样，您也可以使用 GEOS 几何对象 。 在这里，您可以将 intersects 空间查找与 get 方法结合起来，以仅检索圣马力诺的 WorldBorder 实例而不是查询集： 

>>> from django.contrib.gis.geos import Point
>>> pnt = Point(12.4604, 43.9420)
>>> WorldBorder.objects.get(mpoly__intersects=pnt)
<WorldBorder: San Marino>

contains 和 intersects 查找只是可用查询的一个子集——GeoDjango 数据库 API 文档有更多。


自动空间变换

在进行空间查询时，如果几何体在不同的坐标系中，GeoDjango 会自动转换它们。 在以下示例中，坐标将以 EPSG SRID 32140 表示，这是一个特定于南德克萨斯 的坐标系 ，单位为 米 ，而不是度数： 

>>> from django.contrib.gis.geos import GEOSGeometry, Point
>>> pnt = Point(954158.1, 4215137.1, srid=32140)

请注意，pnt 也可以用 EWKT 构建，EWKT 是包含 SRID 的 WKT 的“扩展”形式： 

>>> pnt = GEOSGeometry('SRID=32140;POINT(954158.1 4215137.1)')

GeoDjango 的 ORM 将自动将几何值包装在转换 SQL 中，允许开发人员在更高的抽象级别上工作： 

>>> qs = WorldBorder.objects.filter(mpoly__intersects=pnt)
>>> print(qs.query) # Generating the SQL
SELECT "world_worldborder"."id", "world_worldborder"."name", "world_worldborder"."area",
"world_worldborder"."pop2005", "world_worldborder"."fips", "world_worldborder"."iso2",
"world_worldborder"."iso3", "world_worldborder"."un", "world_worldborder"."region",
"world_worldborder"."subregion", "world_worldborder"."lon", "world_worldborder"."lat",
"world_worldborder"."mpoly" FROM "world_worldborder"
WHERE ST_Intersects("world_worldborder"."mpoly", ST_Transform(%s, 4326))
>>> qs # printing evaluates the queryset
<QuerySet [<WorldBorder: United States>]>

原始查询

使用 原始查询 时，您必须包装几何字段，以便 GEOS 识别字段值： 

from django.db import connection
# or if you're querying a non-default database:
from django.db import connections
connection = connections['your_gis_db_alias']

City.objects.raw('SELECT id, name, %s as point from myapp_city' % (connection.ops.select % 'point'))

当您确切地知道自己在做什么时，您应该只使用原始查询。


惰性几何

GeoDjango 以标准化的文本表示加载几何图形。 当第一次访问几何字段时，GeoDjango 创建一个 GEEOSGeometry 对象，公开强大的功能，例如流行地理空间格式的序列化属性： 

>>> sm = WorldBorder.objects.get(name='San Marino')
>>> sm.mpoly
<MultiPolygon object at 0x24c6798>
>>> sm.mpoly.wkt # WKT
MULTIPOLYGON (((12.4157980000000006 43.9579540000000009, 12.4505540000000003 43.9797209999999978, ...
>>> sm.mpoly.wkb # WKB (as Python binary buffer)
<read-only buffer for 0x1fe2c70, size -1, offset 0 at 0x2564c40>
>>> sm.mpoly.geojson # GeoJSON
'{ "type": "MultiPolygon", "coordinates": [ [ [ [ 12.415798, 43.957954 ], [ 12.450554, 43.979721 ], ...

这包括访问 GEOS 库提供的所有高级几何操作： 

>>> pnt = Point(12.4604, 43.9420)
>>> sm.mpoly.contains(pnt)
True
>>> pnt.contains(sm.mpoly)
False

地理注解

GeoDjango 还提供了一组地理注释来计算距离和其他一些操作（交、差等）。 请参阅 地理数据库函数 文档。


将你的数据放在地图上

地理管理

GeoDjango 扩展了 Django 的管理应用程序 ，支持编辑几何字段。

基础

GeoDjango 还通过允许用户在 JavaScript 滑动地图（由 OpenLayers 提供支持）上创建和修改几何图形来补充 Django 管理员。

让我们直接潜入。 使用以下代码在 world 应用程序中创建一个名为 admin.py 的文件： 

from django.contrib.gis import admin
from .models import WorldBorder

admin.site.register(WorldBorder, admin.GeoModelAdmin)

接下来，在 geodjango 应用程序文件夹中编辑您的 urls.py，如下所示： 

from django.contrib.gis import admin
from django.urls import include, path

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
]

创建一个管理用户：

接下来，启动 Django 开发服务器：

最后，浏览到 http://localhost:8000/admin/，并使用您刚刚创建的用户登录。 浏览到任何 WorldBorder 条目 - 可以通过单击多边形并将顶点拖动到所需位置来编辑边界。


OSMGeoAdmin

使用 OSMGeoAdmin，GeoDjango 在管理中使用 Open Street Map 层。 这提供了比 GeoModelAdmin（使用托管在 OSGeo 上的 矢量地图级别 0 WMS 数据集）更多的上下文（包括街道和大道详细信息）。

必须安装 PROJ.4 数据移动文件（更多详细信息，请参阅 PROJ.4 安装说明 ）。

如果您满足此要求，则只需替换 admin.py 文件中的 OSMGeoAdmin 选项类： 

admin.site.register(WorldBorder, admin.OSMGeoAdmin)

脚注

1
特别感谢 thematicmapping.org 的 Bjørn Sandvik 提供和维护此数据集。
2
GeoDjango 基本应用由 Dane Springmeyer、Josh Livni 和 Christopher Schmidt 编写。
3
这一点是休斯顿大学法律中心。
4
Open Geospatial Consortium, Inc., OpenGIS SQL 的简单特征规范。



取自“https://cainiaojiaocheng.com/index.php?title=Django/docs/2.2.x/ref/contrib/gis/tutorial&oldid=20283”
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