使用 redis-py 储存Geo地理位置数据

Redis 3.2 版本的其中一个重要更新就是提供了对地理位置（GEO）数据的支持， 这一特性允许用户将地理位置信息储存到 Redis 数据库中， 并对它们执行距离计算、范围查找等操作。

可喜的是， 今天笔者发现 redis-py 的最新版本已经添加了对 GEO 特性的支持， 所以今天就让我们一起来看看如何在 redis-py 中处理地理位置数据。

redis-py github:

https://github.com/andymccurdy/redis-py

目前redis-py只有 2.10.6版本支持地理位置（GEO）数据的支持，如果需要使用GEO，请更新2.10.6版本。

如果已安装redis-py

pip?uninstall?redis?#?卸载redis

pip?install?redis

载入redis-py库：

from?redis?import??Redis
conn?=?Redis()

通过对 Redis() 对象的属性进行访问， 我们可以确认各个 GEO 命令在 redis-py 中都有了相应的方法：

>>>>>>:?for?i?in?dir(conn):
???...:?????if?i.startswith('geo'):
???...:?????????print?i
???...:
???
geoadd
geodist
geohash
geopos
georadius
georadiusbymember

添加地理位置 geoadd():

geoadd(self,?name,?*values)?

>>>?conn.geoadd("广东",?114.07,?22.62,?"深圳",?113.23,?23.16,?"广州",?113.11,?23.05,?"佛山")
3

获取地理位置 geopos():

geopos(self,?*values)

>>>?conn.geopos('广东','广州')
?[(113.22999805212021,?23.15999943763535)]

计算两地间的距离geodist():

geodist(self,?place1,?place2,?unit=None)

>>>?conn.geodist('广东','广州','佛山')
17331.9291

GEODIST 命令默认使用米作为单位， 所以它返回了17331.9291米作为结果， 为了让这个结果更为直观一些， 我们可以将 GEODIST 命令的单位从米改为千米（公里）

>>>?conn.geodist('广东','佛山'，unit='km')
17.3319

现在可以看到广州和佛山之间的相距是17.3319km

范围查找georadius()和georadiusbymember()

#?以给定的经纬度为中心，?找出某一半径内的元素
georadius(self,?longitude,?latitude,?radius,?unit=None,?withdist=False,?withcoord=False,?withhash=False,?count=None,?sort=None,?store=None,?store_dist=None)

#?找出位于指定范围内的元素，中心点是由给定的位置元素决定
georadiusbymember(self,?member,?store_dist=None)

georadius()

#?查找深圳坐标120公里范围内的城市
>>>?conn.georadius("Guangdong",?100,?unit="km",?withdist=True)

[['佛山',?17.3321],?['深圳',?0.0002],?['广州',?104.9567]]

georadiusbymember()

>>>?conn.georadiusbymember("广东",?30,?withdist=True)
[['广州',?0.0],?['佛山',?17.3319]]

获取 geohash

#?返回一个或多个位置元素的?Geohash?表示
geohash(self,?*values)


>>>?conn.geohash("广东",?"佛山",?"深圳")
['ws0eb85sf00',?'ws07juh5yp0',?'ws10etz5p90']

（编辑：李大同）

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