作为WebGIS开发者，绝大部分人都接触过
GeoServer
，自己都调用过用
GeoServer
发布的
WMS
、
WTMS
、
TMS
服务。但是
GeoServer
毕竟是基于java开发的，性能还是有点慢的，切片时服务能进入假死状态。很多时候，我都在想能不能自己开发一个切片服务，提升一下效率。
最近，使用Python+Flask+GDAL开发了一个切片服务，通过MapBox调用时，完美展示出来。虽然是动态切片，但是效率一点也不慢。
GDAL切片实现
切片服务逻辑
前言作为WebGIS开发者，绝大部分人都接触过GeoServer，自己都调用过用GeoServer发布的WMS、WTMS、TMS服务。但是GeoServer毕竟是基于java开发的，性能还是有点慢的，切片时服务能进入假死状态。很多时候，我都在想能不能自己开发一个切片服务，提升一下效率。最近，使用Python+Flask+GDAL开发了一个切片服务，通过MapBox调用时，完美展示出来。虽然是动态切片，但是效率一点也不慢。目录前言数据准备开发环境GDAL切片实现切片服务逻辑服务测试注意数据准备既然是
python
+
gdal
实现将
栅格
切片
合成为tiff影像
以前在校制图实习的的时候，老师给了我们一款稻草人下载器，可以在谷歌地图上画
一个
范围，然后把对应的影像下载下来，当时不太明白。现在看来，就是根据
切片
的规则，把谷歌地图上的瓦片下载了下来，然后本地合成了tif影像。前面的博文中，我们也讲过了如何根据规则把瓦片下载下来《
python
多线程进行地图
栅格
瓦片的爬虫》。这里我们研究一下，如何把下载下来的瓦片合成为tif影像。
目录
python
+
gdal
实现将
栅格
切片
合成为tiff影像主要
开发
环境主要代码1.
<context-param>
<param-name>GEOWEBCACHE_CACHE_DIR</param-name>
<param-value>C:/buffer</param-value>
</context-param>
基于
Python
+
Flask
+ PyEcharts + Bootstrap实现淄博酒店数据分析可视化平台
本项目名为“淄博酒店统计与分析”，主要是利用网络爬虫爬取美团网站的酒店数据，利用Echarts工具进行统计分析，筛选出用户期望的酒店数据，对酒店的选择进行策略支持。
不仅仅是淄博这
一个
城市，可以修改成任何
一个
城市，修改成任何
一个
城市的任何行业的可视化分析，只需要修改爬虫代码即可。
并且，本项目有明确的的前后端，有数据的爬取，数据的处理和代入数据库，
FLASK
web展示到页面，分页等很多的功能。
通过模板（一些其他资源）进行修改的，非常的实用，功能齐全等多个好处
Python
爬虫获取疫情数据，利用
Flask
+Echarts对数据进行分析与多样化展示。
Python
+
Flask
+ Echarts制作的新冠肺炎疫情实时监控项目，完成的功能主要有：
1、统计全球各国疫情数据
2、统计全国各省市地区每日疫情数据，并以图表形式展现
3、统计全国疫情历史数据，并以图表形式展现
4、统计百度热搜数据，并以词云图形式展现
里面有具体的使用说明和爬虫笔记，使用的是mysql数据库，有完整的数据库文件，可直接下载使用。
安装Cesium1.4.5，并配置
服务
（添加地形需要开启Cesium
服务
）
安装ArcMap10.4，对应Arcpy为2.7
安装配置ArcServer（计算结果为server
服务
）
安装
Flask
框架（可以直接在Pycharm里面安装
Flask
插件）
1 数据准备
使用工具：arcmap，arcserver，tif转terrain工具；
准备数据：...
一直以来，作为
一个
GIS
开发
者，都想自己去实现
栅格
切片
和矢量
切片
。前面的博文中，已经介绍了如何实现矢量
切片
，刚刚进入GIS行业的人一般都是用GeoServer进行
栅格
切片
，速度效率很低。这里介绍一下如何使用代码高效地进行
栅格
切片
，主要是依赖
gdal
2tiles这个
python
库。
我的电脑环境是
python
3.9.5
GDAL
3.3.0
执行下面的安装命令 安装
gdal
2tiles
pip install
gdal
2tiles
切片
代码
