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, name, *values)

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

 

计算两地间的距离geodist():

 

geodist(self, name, 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','广州','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, name, 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, name, member, radius, unit=None, withdist=False, withcoord=False, withhash=False, count=None, sort=None, store=None, store_dist=None)

 

georadius()

# 查找深圳坐标120公里范围内的城市
>>> conn.georadius("Guangdong", 113.23, 23.16, 100, unit="km", withdist=True)

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

 

georadiusbymember()

>>> conn.georadiusbymember("广东", "广州", 30, unit="km", 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, name, *values)


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

 

 使用 redis-py 储存地理位置数据