YappoLogs: 本物の KEN_ALL.csv の処理が簡単に出来る Parse::JapanesePostalCode をリリースした
本物の KEN_ALL.csv の処理が簡単に出来る Parse::JapanesePostalCode をリリースした 空前の KEN_ALL.csv ブームが凄かったのが記憶に新しいばかりですが、この郵政さんが公開している郵便番号ファイルをカジュアルにパース出来るモジュールを作りました。 https://metacpan.org/release/Parse-JapanesePostalCode https://github.com/yappo/p5-Parse-JapanesePostalCode 使い方はとても簡単で use Parse::JapanesePostalCode; my $parser = Parse::JapanesePostalCode->new( file => 'KEN_ALL.csv' ); while (my $obj = $parser->fetch_ob
OSX のコマンドラインから、wi-fi の情報をつかって位置情報を得る - unknownplace.org
linux のコマンドラインから、wi-fi の情報をつかって位置情報を得る - tokuhirom's blog. を見て、面白そうだと思ったのでそのMac版。MacでコマンドラインからWiFiスポットをスキャンするのは、 /System/Library/PrivateFrameworks/Apple80211.framework/Versions/A/Resources/airport -s でいけます。ってことで、 use strict; use warnings; use utf8; use 5.012; use JSON; use LWP::UserAgent; my @addresses = do { my @lines = split /\n/, qx{/System/Library/PrivateFrameworks/Apple80211.framework/Version
ここギコ！: PurePerlを望むのでもない限りはGeo::Proj4使った方がいいんじゃないか？
2010年09月27日 PurePerlを望むのでもない限りはGeo::Proj4使った方がいいんじゃないか？ 今はほとんどPerl使わなくなったので、久々のPerl話題。 位置関係のCPAN modules -TokuLog 改メ tokuhirom’s blog- requires 'Geo::Coordinates::Converter'; 最近だと、このへんつかうかな。俺だったら。 何を基準に選んでるかが判らないのだけど、処理速度を基準に見るなら、「遅い、実装方法がキモい」と言われた俺のLocation::GeoToolしか代替がなかった時代ならともかく、Geo::Proj4が出ている今なら、そっち使っておいた方がいいのでは？ Geo::Hash::XS奨めてるんだからPurePerl目指してるわけでもないんだろうし。 と思ったので、ベンチマーク取ってみた。 ベンチマーク条件は
MySQLにおける、GeohashとGeometry型による検索の比較 - Pixel Pedals of Tomakomai
先日のベンチマークが失敗だったので、改めて自前のスクリプトでベンチとりました。 後、id:kokogiko さんにGeometry型 × SPATIAL インデックスはどーよってツッコミをもらったので、そちらも一緒にベンチをとります。 Geometry型のテーブル定義 前回のGeohashのテーブルを一つ。SPATIALインデックスはMyISAM専用なので、そのテーブルを一つ。後、InnoDBでインデックス貼っていない物を用意しました。InnoDBでno-SPATIALなインデックス張った物も試したかったんですが、手元の環境だとMySQLが落ちてしまうっぽいので今回は省略しました。 CREATE TABLE location ( id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, geohash VARCHAR(10) NOT NULL
Geohash で緯度経度の範囲検索のベンチマークとか - Pixel Pedals of Tomakomai
Geohash で特定範囲内の地点を取得する時は、以下のような戦略をとるといいみたいです。 東京タワーの周りを探す場合は、「xn76gg」だけを検索するのではなく、’xn76gu’,'xn76gf’,'xn76u5′ ,’xn76ge’,'xn76gs’,'xn76uh’,'xn76u4′,’xn76gd’,'xn76gg’も同時に検索することで、おおよそ 2km*3kmの範囲で検索が可能です。 緯度経度を文字列で表すGeoHash - @masuidrive blog 実際にやってみました。以下の赤い領域に10万個の地点を設置し、緑枠内に含まれる地点(今回は127件)を検索します。緑枠は、(35.727353, 139.716654)〜(35.827353, 139.816654)の範囲です。 下準備 MySQLに以下のようなInnoDBのテーブルを作りました。 CREATE TABLE
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