Roman Prokofyev
@black_bunny
Пользователь
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Zürich, Швейцария
- Date of birth
- Registered
- Activity
Specialization
Backend Developer, Fullstack Developer
Lead
Python
C#
Git
.NET
Не совсем понял вопрос, вы имеете в виду старая версия, которая была написана на NodeJS + Processing? Да, она тоже доступна здесь: https://github.com/dragoon/gtfs-visualizations
Вообще говоря файл c поездками должен присутствовать всегда, но конечно не у всех городов есть GTFS датасеты
Это как раз-таки в моем коде считается)
Я тоже думал об этом, добавленная сложность на мой взгляд вот в чем:
Прикрутить поиск по доступным GTFS датасетам и определить начилие в них shapes.txt
Скачивать и сохранять эти датасеты куда-то (S3?) чтобы не скачивать каждый раз, в том числе файл в водоемами от OpenStreetMap
Кэшировать промежуточные файлы (в соответствии с входными параметрами), так как обработка больших датасетов вычислительно довольно интенсивная
Завернуть во Flask или Django наверное не так сложно если есть опыт.
Можно сделать через параметры lat/lon в строке запроса, например zima.prokofyev.ch?token=XXX&lat=XX&lon=XXX
У вас там не VPN часом?)
Согласен, пока это прототип чтобы американцам тоже удобно было :) можно просто запоминать последнее наверное, первый раз человек переключит и все.
Спасибо за анализ!
Облака действительно убиваются и пересоздаются потому что я использую cacheAsBitMap (без него производительность еще хуже), и нужно иметь возможность менять цвет облаков, пока не нашел способа это сделать.
Собственно хочу сначала узнать есть ли интерес у людей к такому, и потом думать над отдельным приложением.
Да с подстроением под размер страницы есть проблемы, решается только обновлением страницы, я подумал что пока это не так важно.
Спасибо!
Конечно, в любой системе и на телефонах есть погода, идея была в дальнейшем расширении дэшборда и добавлении других интеграций (акции, пробки, итп).
Ну и use-case именно для использования на отдельном устройстве которое всегда доступно.
Посмотрите вот сюда чтобы увидеть по-настоящему большое количество ошибок: )
jenkins.shiningpanda.com/nltk/job/NLTK-py2.5/63/
Спасибо за топик!