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PyconFR 2015 — Geoalchemy
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:date: 2015.10.17
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:category: pyconfr2015
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:unlisted: true
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.. note::
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Voici quelques notes prises durant la PyconFR 2015, à Pau. N'hésitez pas
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à les completer si besoin.
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Speaker: Eric Lemoine, Camp to camp. (@elemoine)
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Bibliothèque python basée sur SQL alchemy, pour interagir avec des bases de
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données geographiques / spatiales.
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Une base de donnée optimisée pour representer et rechercher des données qui
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representent des objets dans un espace géométrique.
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- Il est possible d estocker des ligne,s de polygones, des points. Il y a une
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colonne géometrie pour stocker ces données.
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- Il y a aussi des fonctions qui permettent de travailler sur ces données
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(transfomrations, projections, etc).
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- Indexs géographiques qui permettent de faire des recherches de manière
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performante.
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POSTGIS
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POSTGIS s'appuie sur postres pour offrir des types géographiques, des fonctions
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et des indexes (R-Tree), qui permettent de ranger les géométries dans des
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"boites englobantes".
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Pour créer une base de données postgis, il faut faire un "create extension
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postgis", ce qui installe tout ce dont on a besoin.
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il est possible d'apeller `GEOMETRY(POINT)` par exemple.
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`ST_GeomFromText('POINT(lat long)')` permet de convertir un point dans un objet
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geometrie interne à postgres.
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`ST_DWithin` permet de trouver les personnes qui sont autour d'un rayon donné.
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L'ensemble des fonctions proposées par postgres commencent par `ST_*`
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SQLAlchemy
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Il s'agit d'une bote à outil qui permet de faire des requetes de manière
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simple. Il y a une philosophie forte.
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- Il ne sohaite pas cacher la base de données
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- C'est un language pour faire du SQL en python
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- Rien n'est caché.
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- Fourni un vocabulaire riche pour générer le SQL
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- L'objectif est de changer la manière dont on pense à SQL, redonner le gout du
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SQL aux developeurs.
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Deux parties:
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- ORM
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- CORE
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Il est possible d'utiliser simplement le core si l'on sohaite (sans utiliser
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l'ORM)
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Core
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Il est possible d'utiliser SQL Alchemy pour générer les tables à l'origine.
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Core permet d'utiliser des tables, et d'executer une insertion, depuis python.
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Il est possible de representer les requetes avec des methodes chainées
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`select().where()` etc.
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Le "core" ne fait pas de mapping du tout, il manipule des Tables SQLA
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directement.
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ORM
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L'ORM fait, lui, du mapping. C'est cette couche que l'on va utiliser dans une
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application Web complexe par exemple.
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- il est possible de travailler avec une session `Session()` puis on effectue
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des opérations et on `commit()`.
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GeoAlchemy
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- Créé en 2009, pour supporter uniquement postgis.
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- Depuis, d'autres bases de données (MySQL, Spatialite, MySQL server) etc.
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- Réécriture depuis grace à la nouvelle API de SQLAlechemy, mais perte du
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support d'autres backends.
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- Finalement, retour sur POSTGIS uniquement, pour évite d'avoir à supporter les
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différences de tous les backends.
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Features
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Très simple de s'intégrer avec les features de POSTGIS, par exemple en
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déclarant une colonne en tant que "Géometrie".
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Exemple: session.query(Lake).filter(Lake.geom.ST_Buffer(2).ST_Area) permet de
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lister l'ensemble des lacs avec une aire de 2 au moins.
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S'intègre bien avec des services existants (shapely, pyramid, etc).
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Utilisation de geojsondumps pour representer des features en geojson.
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Status
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Le projet est completement documenté sur read the docs. La documentation est
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assez complete et solide. Il est intégralement testé, sur differentes versions
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de python, sqlalchemy et postgres.
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3 ou 4 developeurs actifs sur le projet, ça fonctionne plutôt bien. Pour
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contribuer, il est possible de faire cela sur github.
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Slides de la presentation sur http://erliem.net/talks/pyconfr2015
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Resources:
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- https://pypi.python.org/pypi/Shapely - Manipulation and analysis of geometric
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objects in the Cartesian plane.
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Question:
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- Dans les exemples geoalchemy, les données geométriques sont passées sous
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forme de chaine. Est-ce normal ? Oui.
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- Les rasters sont également supportés.
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