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<!DOCTYPE html>
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<html lang="en">
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<head>
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<title>PyconFR 2015 — Geoalchemy - Alexis Métaireau</title>
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<meta charset="utf-8" />
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<body>
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<section id="links">
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<li>
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<a class="" href="https://blog.notmyidea.org/" id="site-title">Blog</a>
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</li>
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<li><a class="" href="https://blog.notmyidea.org/pages/projets.html">Projets</a></li>
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</section>
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<header>
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<h1 class="post-title">PyconFR 2015 — Geoalchemy</h1>
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<time datetime="2015-10-17T00:00:00+02:00">17 octobre 2015</time>
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</header>
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<article>
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<div class="admonition note">
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<p class="first admonition-title">Note</p>
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<p class="last">Voici quelques notes prises durant la PyconFR 2015, à Pau. N’hésitez pas
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à les completer si besoin.</p>
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</div>
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<p>Speaker: Eric Lemoine, Camp to camp. (@elemoine)</p>
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<p>Bibliothèque python basée sur <span class="caps">SQL</span> alchemy, pour interagir avec des bases de
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données geographiques / spatiales.</p>
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<p>Une base de donnée optimisée pour representer et rechercher des données qui
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representent des objets dans un espace géométrique.</p>
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<ul class="simple">
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<li>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.</li>
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<li>Il y a aussi des fonctions qui permettent de travailler sur ces données
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(transfomrations, projections, etc).</li>
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<li>Indexs géographiques qui permettent de faire des recherches de manière performante.</li>
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</ul>
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<div class="section" id="postgis">
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<h2><span class="caps">POSTGIS</span></h2>
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<p><span class="caps">POSTGIS</span> 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”.</p>
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<p>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.</p>
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<p>il est possible d’apeller <cite><span class="caps">GEOMETRY</span>(<span class="caps">POINT</span>)</cite> par exemple.</p>
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<p><cite>ST_GeomFromText(‘<span class="caps">POINT</span>(lat long)’)</cite> permet de convertir un point dans un objet
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geometrie interne à postgres.</p>
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<p><cite>ST_DWithin</cite> permet de trouver les personnes qui sont autour d’un rayon donné.</p>
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<p>L’ensemble des fonctions proposées par postgres commencent par <cite>ST_*</cite></p>
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</div>
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<div class="section" id="sqlalchemy">
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<h2>SQLAlchemy</h2>
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<p>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.</p>
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<ul class="simple">
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<li>Il ne sohaite pas cacher la base de données</li>
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<li>C’est un language pour faire du <span class="caps">SQL</span> en python</li>
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<li>Rien n’est caché.</li>
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<li>Fourni un vocabulaire riche pour générer le <span class="caps">SQL</span></li>
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<li>L’objectif est de changer la manière dont on pense à <span class="caps">SQL</span>, redonner le gout du
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<span class="caps">SQL</span> aux developeurs.</li>
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</ul>
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<p>Deux parties:
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- <span class="caps">ORM</span>
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- <span class="caps">CORE</span></p>
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<p>Il est possible d’utiliser simplement le core si l’on sohaite (sans utiliser
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l’<span class="caps">ORM</span>)</p>
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<div class="section" id="core">
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<h3>Core</h3>
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<p>Il est possible d’utiliser <span class="caps">SQL</span> 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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<cite>select().where()</cite> etc.</p>
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<p>Le “core” ne fait pas de mapping du tout, il manipule des Tables <span class="caps">SQLA</span> directement.</p>
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</div>
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<div class="section" id="orm">
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<h3><span class="caps">ORM</span></h3>
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<p>L’<span class="caps">ORM</span> fait, lui, du mapping. C’est cette couche que l’on va utiliser dans une
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application Web complexe par exemple.</p>
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<ul class="simple">
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<li>il est possible de travailler avec une session <cite>Session()</cite> puis on effectue
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des opérations et on <cite>commit()</cite>.</li>
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</ul>
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<div class="section" id="geoalchemy">
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<h4>GeoAlchemy</h4>
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<ul class="simple">
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<li>Créé en 2009, pour supporter uniquement postgis.</li>
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<li>Depuis, d’autres bases de données (MySQL, Spatialite, MySQL server) etc.</li>
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<li>Réécriture depuis grace à la nouvelle <span class="caps">API</span> de SQLAlechemy, mais perte du
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support d’autres backends.</li>
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<li>Finalement, retour sur <span class="caps">POSTGIS</span> uniquement, pour évite d’avoir à supporter les
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différences de tous les backends.</li>
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</ul>
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="section" id="features">
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<h2>Features</h2>
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<p>Très simple de s’intégrer avec les features de <span class="caps">POSTGIS</span>, par exemple en
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déclarant une colonne en tant que “Géometrie”.</p>
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<p>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.</p>
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<p>S’intègre bien avec des services existants (shapely, pyramid, etc).</p>
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<p>Utilisation de geojsondumps pour representer des features en geojson.</p>
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</div>
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<div class="section" id="status">
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<h2>Status</h2>
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<p>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.</p>
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<dl class="docutils">
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<dt>3 ou 4 developeurs actifs sur le projet, ça fonctionne plutôt bien. Pour</dt>
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<dd><p class="first">contribuer, il est possible de faire cela sur github.</p>
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<p class="last">Slides de la presentation sur <a class="reference external" href="http://erliem.net/talks/pyconfr2015">http://erliem.net/talks/pyconfr2015</a></p>
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</dd>
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</dl>
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<p>Resources:</p>
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<ul class="simple">
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<li><a class="reference external" href="https://pypi.python.org/pypi/Shapely">https://pypi.python.org/pypi/Shapely</a> - Manipulation and analysis of geometric
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objects in the Cartesian plane.</li>
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</ul>
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<p>Question:</p>
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<ul class="simple">
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<li>Dans les exemples geoalchemy, les données geométriques sont passées sous
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forme de chaine. Est-ce normal ? Oui.</li>
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<li>Les rasters sont également supportés.</li>
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</ul>
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</div>
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</article>
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</body>
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</html> |