# 現在要做：
# 2：取geohash的前n位
# 3：計算前位geohash的demand
#4 返回離司機最近的最有可能接單的geohash位置和demand
from pygeohash import encode, decode
import plotly
import plotly.plotly as pyf
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
import pandas as pd
import math
from matplotlib.path import path
import numpy as np
import plotly.offline as of
import plotly.graph_objs as go
import plotly.plotly as py
import numpy as np
import pandas as pd
import folium
import webbrowser
from folium.plugins import heatmap
import datetime
import time
import pymysql.cursors
import decimal
import geohash
defgeo_demand
(geo_top_number)
:#按照時間獲取每個geo的接客概率
conn = pymysql.connect(
host=
'localhost'
, port=
3306
, user=
'root'
, passwd=
'xu19931026'
, db=
'cd_taxi'
, charset=
'utf8'
)if conn:
print
("連線成功!"
) cursor = conn.cursor(
)# 獲取游標
sql =
"select geohash,number,cast(number/(select count( 0 ) from order_data where from_unixtime(begintime) <'2016-11-01 24:00:00') as char(15))as demand from (select left(`order_data`.`geo`,%s) as `geohash`,count(0) as `number` from `order_data` where (from_unixtime(`order_data`.`begintime`)< '2016-11-01 24:00:00') group by `geohash` order by `number` desc) as t;"
cursor.execute(sql,geo_top_number)
conn.commit(
) result = cursor.fetchall(
) df =
list
(result)
# 將元組轉換為列表
conn.close(
)# 關閉資料庫連線
print
('資料庫處理資料完畢'
) geo_dict =
# 字典
geo_list =
order_number =
demand =
for point in df:
(point[0]
))# 將字串的經緯度轉換為float格式1]
)# 50610之類的本身就是int
float
(point[2]
))# decimal轉為float
num =
len(geo_list)
# num為陣列大小
geo_data =
[[geo_list[i]
, demand[i]
]for i in
range
(num)
] geo_nb =
[[geo_list[i]
, order_number[i]
]for i in
range
(num)
]return geo_data,geo_nb #返回geohash對應的訂單量與訂單量百分比即demand
defget_geohash
(lon, lat)
:#生成geohash
geo = geohash.encode(lat, lon)
# precision=9可以加精度
return geo
defmost_geo
(lon,lat,geo_data,geo_top_suzi)
:#返回離司機最近的最有可能接單的geohash位置和demand
n=1 mysql_controln=geo_top_suzi
taxi_geo=
most_geo_lis=
taxi_geo1=
taxi_geo1=get_geohash(lon,lat)
#生成司機位置座標的geo
#取司機資料庫裡的geo字母的前n個和mysql中取出的保持一致
taxi_geo=taxi_geo1[0:
int(geo_top_suzi)
]#取司機資料庫裡的geo字母的前n個和mysql中取出的保持一致
i=0while i<
len(geo_data)
:if geo_data[i][0
]==taxi_geo:
#第0列是geohash，如果和計程車的geohash相等
[geo_data[i][0
],geo_data[i][1
]])#存放相等的geohash和對應的demand
i+=1if
len(most_geo_lis)==0
:#如果不相等也即沒有新增到列表這時候mysql裡的geohash減少1
mysql_controln-=
1 n=
0return most_geo_lis,mysql_controln,n
if __name__ ==
'__main__'
:print
(" 開始推薦！！！ "
)#'2016-11-01 24:00:00'
print
('*********************'
)print
('開始獲取你的座標'
)print
('*********************'
)#接下來要返回離司機最近的最有可能接單的geohash位置和demand
print
(" 請按照格式輸入經度：例：104.0360900 "
) lon =
float
(input
("請輸入:"))
print
(" 請按照格式輸入緯度：例：30.6226900 "
) lat =
float
(input
("請輸入:"))
taxi_geo1 = get_geohash(lon, lat)
# 生成司機位置座標的geo
a=len(taxi_geo1)
#a為司機座標生成的geohash的長度 根據座標生成的一般都是12位的geohash
print
(' 座標geo已經生成：%s,geohash的長度是%d 請等候'
%(taxi_geo1,a)
) geo_data, geo_nb = geo_demand(a)
# 返回mysql裡的長度為司機長度的geohash對應的訂單量與訂單量百分比即demand
most_geo_lis,mysql_controln,n = most_geo(lon,lat,geo_data,a)
#查詢mysql裡有沒有對應的geohash
while n==0:
#只要是n=0說明沒有一樣的geohash，此時重新取資料庫
geo_data, geo_nb = geo_demand(mysql_controln)
#繼續計算資料庫
most_geo_lis,mysql_controln,n = most_geo(lon,lat,geo_data,mysql_controln)
#繼續計算mysql_controln
根據經緯度，查詢最近距離
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