今天早上在查閱GeoPandas文檔的時候，發(fā)現從0.8版本開始，多了一個新特性：可以在GeoPandas進行空間運算的時候，選用PyGEOS包來實現了。

算法渣渣蝦看見這個選項的時候，當時的表情那是：

好吧，有同學不知道為什么蝦神會如此驚訝，因為這個庫實在是太流弊了……今天我們就來介紹一下這個神奇的高性能空間數據計算包：

PyGEOS

話說，對速度的追求，是人類的本能：當然，你可以追求更快，自然也可以追求更慢……

但是在對數據進行計算的時候，無疑我們是追求更高更快更強的……而這個包，敢叫做“高性能”，自然有它的兩把刷子。

我們先來看看官方文檔對它的描述：

蝦神大白話解釋如下（英文好的同學自行去讀官方文檔）：

第一點，PyGEOS這個包，底層的計算，用的GEOS的空間關系來進行計算，好吧，我知道有同學繼續(xù)會問，啥是GEOS呢？這個說來就話長了，看下面這張圖：

閉源的先不看，主要看開源的部分，通常說的就是C/C++寫的速度快，但是對于碼農來說很不友好，反之JAVA寫的，對碼農友好，但是速度效率又不咋地……

所以，綜合了二者的優(yōu)點以及缺點之和，就出現Geos這個東西……它有著C++底層的運行速度，但是在API保留了JAVA編碼友好的特點——but，二者的缺點也一并保留了。目前用GEOS比較出名GIS軟件，就是QGIS平臺。

GEOS搞出了空間關系計算里面最出名的入門圖DE-9IM（Dimensionally Extended nine-Intersection Model (DE-9IM)，用于描述兩個幾何圖形空間關系：

——言歸正傳，回到PyGeos。

因為PyGEOS底層用的是GEOS，所以它具備了空間計算的各種基本以及標準的功能。

第二點，PyGEOS計算操作，利用的是numpy的ufunc模式進行編碼——所謂的ufunc模式，是一種在n維數組上，以逐個元素處理的方式運行的函數，支持數組廣播（廣播是指 NumPy 在算術運算期間處理不同形狀的數組的能力）。它的機制是使用C語言對底層for循環(huán)進行了重寫，從而減少了Python解釋器的開銷。

舉個例子：傳統的迭代計算，比如我這有一個5個元素組成的數組，要把每個元素擴大3倍，正常的代碼寫法應該是通過for循環(huán)，一個個元素來處理：

但是在Numpy里面，直接用ufunc方式來實現，直接在數組上乘以3，得到的結果是每個元素依此乘以3了：

numpy的速度之所以比傳統Python數組快那么多，有個核心原理就是他的ufunc，采用的是C重寫了底層，不需要在Python那個蝸牛一樣的解釋器里面去運行，而PyGEOS 也用了這個原理，來實現快速計算。

第三點就是PyGEOS支持多線程。原理就是它在函數執(zhí)行期間主動干掉了GIL（Global Interpreter Lock ：全局解釋器鎖定)。

GIL這個東東是C語言里面的一個特性，而我們的CPython天生就帶著這個東西出現了（相對的Jython就么有GIL），它主要的作用就是一個全局排他鎖，主要是防止多線程并發(fā)執(zhí)行機器碼（C語言官方的解釋是為了解決線程間數據一致性和狀態(tài)同步的困難，而解決思路很粗暴：特么我加一把鎖鎖起來，你們之間就無法同步了，自己跑自己的進程完事——完美解決）。

而在 PyGeos中，因為用的是C語言重新寫的底層，所以在底層函數在內部釋放了此約束，帶來的結果就是通過單個Python進程就可以并行完成GEOS計算的任務。

下面我們來看看PyGEOS的車速到底有多快：

首先，以北京周邊為范圍，生成了10萬個隨機點：

然后我們分別用PyGEOS和GDAL迭代的方式，來進行一個包含查詢：

恩，花了11秒，查出來了42765個——好像不怎么快嘛。

接下去，我們用GDAL/OGR的方式來做一下：

在OGR下面，用了差不多要比PyGEOS多用2倍的時間??！效果卓然拔群！

恩，Python本來就比較慢……這個是共識，但是這才10萬個點，就算快也得11秒，那也太慢了……還有快點的方法么？

做為程序員，當然不能說有問題：

下面我們來看，空間數據計算加速的主要方法之一：空間索引——

PyGEOS的空間索引能力：

——見證奇跡的時刻：

只用了39ms！

比自身直接查詢快了363倍，而比用GDAL/OGR迭代快了664倍。

我們來弄個大點的數據，比如100萬個點：

完成了100萬點的包含查詢，查詢出來了42萬6431條數據，耗時為1.36秒

（好吧，我覺得有這個速度已經很快，但是還有同學說有些慢，因為我們在這里不是對標以快為標準的數據庫——如果是空間數據庫，千萬點級別的查詢，可以控制在零點幾秒以內……這個我們就不對標了——別忘記了，我們這是在以慢出名的Python里面）

本節(jié)打完收工，下一節(jié)我們看看在GeoPandas里面怎么用PyGEOS

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