Django - 如何找到两个位置之间的距离？

Question

我在 Django 应用程序中注册了一些用户，我希望能够根据邮政编码计算出两个用户之间的地理距离，然后根据该距离对列表进行排序。我想这个功能没有内置到 Django 中。我正在考虑一些选项，并偶然发现了 geodjango，这似乎对于我的需求来说可能有点过分了。

Answer 1

这是对 @Sven Marnach 的（当前接受的）答案中发布的代码的一个大注释。

来自zip项目网站的原始代码，由我编辑的缩进：

from math import *
def calcDist(lat_A, long_A, lat_B, long_B):
    distance = (sin(radians(lat_A)) *
        sin(radians(lat_B)) +
        cos(radians(lat_A)) *
        cos(radians(lat_B)) *
        cos(radians(long_A - long_B)))
    distance = (degrees(acos(distance))) * 69.09
    return distance

Sven发布的代码：

from math import sin, cos, radians, degrees

def calc_dist(lat_a, long_a, lat_b, long_b):
    lat_a = radians(lat_a)
    lat_b = radians(lat_b)
    distance = (sin(lat_a) * sin(lat_b) +
                cos(lat_a) * cos(lat_b) * cos(long_a - long_b))
    return degrees(acos(distance)) * 69.09

问题1：WON'T RUN：需要导入acos

问题2：错误答案：需要转换
倒数第二行中的经度与弧度的差值

问题 3：变量名称“距离”是一个极端的用词不当。
这个量实际上是两条线之间角度的余弦
从地球中心到输入点。改为“cos_x”

问题4：不需要将角度x 转换为度数。简单地
将 x 乘以所选单位的地球半径（公里、纳米或“法定英里”）

解决所有这些问题后，我们得到：

from math import sin, cos, radians, acos

# http://en.wikipedia.org/wiki/Earth_radius
# """For Earth, the mean radius is 6,371.009 km (˜3,958.761 mi; ˜3,440.069 nmi)"""
EARTH_RADIUS_IN_MILES = 3958.761

def calc_dist_fixed(lat_a, long_a, lat_b, long_b):
    """all angles in degrees, result in miles"""
    lat_a = radians(lat_a)
    lat_b = radians(lat_b)
    delta_long = radians(long_a - long_b)
    cos_x = (
        sin(lat_a) * sin(lat_b) +
        cos(lat_a) * cos(lat_b) * cos(delta_long)
        )
    return acos(cos_x) * EARTH_RADIUS_IN_MILES

注意：解决问题 1 和 2 后，这就是通常实施的“余弦球面定律”。
对于诸如“两个美国邮政编码之间的距离”之类的应用程序来说是可以的。

注意事项 1：对于像从前门到街道这样的小距离，它并不精确，以至于如果两个点相同，它可能会给出非零距离或引发异常 (cos_x > 1.0)；这种情况可能是特殊情况。

注意事项 2：如果两个点是对映的（直线路径穿过地球中心），则可能会引发异常（cos_x < -1.0）。任何担心这一点的人可以在执行 acos(cos_x) 之前检查 cos_x。

示例：

SFO (37.676, -122.433) 到 NYC (40.733, -73.917)

calcDist -> 2570.7758043869976
calc_dist ->; 5038.599866130089
calc_dist_fixed ->; 2570.9028268899356

美国政府网站 (http://www.nhc.noaa.gov/gccalc.shtml) ->第2569章

这个网站（http://www.timeanddate.com/worldclock/distanceresult.html?p1=179&p2=224），我从中得到了SFO和NYC坐标，-> 2577

Answer 2

根据 tcarobruce 的建议，以下是我的上述评论作为答案：

邮政编码数据库项目 有一个纬度数据库美国邮政编码的经度（SQL 或 CSV 形式）。他们还提供了以下距离计算代码（由我稍作编辑）：

from math import sin, cos, radians, degrees, acos

def calc_dist(lat_a, long_a, lat_b, long_b):
    lat_a = radians(lat_a)
    lat_b = radians(lat_b)
    long_diff = radians(long_a - long_b)
    distance = (sin(lat_a) * sin(lat_b) +
                cos(lat_a) * cos(lat_b) * cos(long_diff))
    return degrees(acos(distance)) * 69.09

请注意，结果以法定英里为单位给出。

编辑：约翰·梅钦 (John Machin) 的更正。

Answer 3

http://code.google.com/apis/maps/documentation/directions/

您可以为每个地点提供指示。给出了总距离。 API似乎输出JSON；您可以在服务器端解析答案，也可以通过 JavaScript 计算距离。

Answer 4

另一种简单的方法：

下面的函数在根据邮政编码计算纬度和经度后返回两个位置之间的距离。

lat1、long1 是第一个位置的纬度和经度。

lat2、long2 是第二个位置的纬度和经度。

from decimal import Decimal
from math import sin, cos, sqrt, atan2, radians

def distance(lat1, lat2, long1, long2):
    r = 6373.0

    lat1 = radians(lat1)
    lat2 = radians(lat2)
    long1 = radians(long1)
    long2 = radians(long2)

    d_lat = lat2 - lat1
    d_long = long2 - long1

    a = (sin(d_lat/2))**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * (sin(d_long/2))**2
    c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a))

    # distance in miles
    dis = r * c

    # distance in KM
    dis /= 1.609344

    return dis