Объекты измерения

Модуль django.contrib.gis.measure содержит объекты, позволяющие удобно представлять единицы измерения расстояния и площади. [1] В частности, он реализует два объекта, Distance и Area, к которым можно получить доступ через псевдонимы удобства D и A соответственно.

Пример

Объекты Distance могут быть инстанцированы с помощью аргумента ключевого слова, указывающего на контекст единиц измерения. В примере ниже два различных объекта расстояния инстанцируются в единицах километра (km) и мили (mi):

>>> from django.contrib.gis.measure import D, Distance
>>> d1 = Distance(km=5)
>>> print(d1)
5.0 km
>>> d2 = D(mi=5) # `D` is an alias for `Distance`
>>> print(d2)
5.0 mi

Для конвертации обратитесь к атрибуту предпочтительной единицы измерения, чтобы получить преобразованную величину расстояния:

>>> print(d1.mi) # Converting 5 kilometers to miles
3.10685596119
>>> print(d2.km) # Converting 5 miles to kilometers
8.04672

Кроме того, между объектами расстояния могут выполняться арифметические операции:

>>> print(d1 + d2) # Adding 5 miles to 5 kilometers
13.04672 km
>>> print(d2 - d1) # Subtracting 5 kilometers from 5 miles
1.89314403881 mi

Два объекта Distance, умноженные вместе, дадут объект Area, который использует квадратные единицы измерения:

>>> a = d1 * d2 # Returns an Area object.
>>> print(a)
40.2336 sq_km

Для определения атрибутивного сокращения единицы измерения можно использовать метод класса unit_attname:

>>> print(Distance.unit_attname('US Survey Foot'))
survey_ft
>>> print(Distance.unit_attname('centimeter'))
cm

Поддерживаемые устройства

Атрибут подразделения Полное имя или псевдоним(ы)
km Километр, километр
mi Миля
m Метр, метр
yd Двор
ft Нога, нога (международный)
survey_ft Фут США, фут США
inch Дюймы
cm Сантиметр
mm Миллиметр, миллиметр
um Микрометр, микрометр
british_ft Британская нога (Sears 1922)
british_yd Британский двор (Сирс 1922)
british_chain_sears Британская сеть (Sears 1922)
indian_yd Индийский двор, двор (индийский)
sears_yd Двор (Sears)
clarke_ft Нога Кларка
chain Цепь
chain_benoit Цепь (Бенуа)
chain_sears Цепь (Sears)
british_chain_benoit Британская цепь (Бенуа 1895 B)
british_chain_sears_truncated Британская сеть (Sears 1922 усеченная)
gold_coast_ft Нога Золотого Берега
link Лiнк
link_benoit Ссылка (Бенуа)
link_sears Link (Sears)
clarke_link Ссылка Кларка
fathom Fathom
rod Род
furlong Фурлонг, борозда длинная
nm Морская миля
nm_uk Морская миля (Великобритания)
german_m Немецкий юридический метр

Примечание

Атрибуты Area такие же, как атрибуты Distance, за исключением того, что они имеют префикс sq_ (единицы площади имеют квадратную форму). Например, Area(sq_m=2) создает объект Area, представляющий два квадратных метра.

API измерений

Distance

class Distance(**kwargs)[исходный код]

Чтобы инициализировать объект расстояния, передайте ключевое слово, соответствующее желаемому набору unit attribute name с желаемым значением. Например, следующая команда создает объект расстояния, представляющий 5 миль:

>>> dist = Distance(mi=5)
__getattr__(unit_att)

Возвращает значение расстояния в единицах, соответствующее заданному атрибуту unit. Например:

>>> print(dist.km)
8.04672
classmethod unit_attname(unit_name)

Возвращает имя атрибута единицы расстояния для заданного полного имени единицы. Например:

>>> Distance.unit_attname('Mile')
'mi'
class D

Псевдоним для класса Distance.

Area

class Area(**kwargs)[исходный код]

Чтобы инициализировать объект area, передайте ключевое слово, соответствующее желаемому набору unit attribute name с желаемым значением. Например, ниже создается объект площади, представляющий 5 квадратных миль:

>>> a = Area(sq_mi=5)
__getattr__(unit_att)

Возвращает значение площади в единицах, соответствующее заданному атрибуту единицы. Например:

>>> print(a.sq_km)
12.949940551680001
classmethod unit_attname(unit_name)

Возвращает имя атрибута единицы площади для заданного полного имени единицы. Например:

>>> Area.unit_attname('Kilometer')
'sq_km'
class A

Псевдоним для класса Area.

Сноски

[1]Robert Coup является первоначальным автором объектов меры, и был вдохновлен работой Брайана Бека в geopy и докторской работой Джеффа Биггса над размерными единицами для робототехники.
Вернуться на верх