Python：Rtree安转和使⽤
⽂章⽬录
Install
Linux
Linux在安装python库Rtree时， pip install Rtree，会提⽰未定义符号，因为电脑缺少必要的C库。
mkdir build
cd build
cmake ..
make
make install
这个时候就安转成功依赖库了；再次pip install Rtree 就可以了。
如果是⾮root⽤户，建议在make install 的时候⾃定义⼀个路径，因为/usr/local你没有权限写⼊，参考这样make DESTDIR=/install/directory install ，其中Destdir 填写你的指定⽬录，但是这样安转以后，需要⾃⼰修改环境变量，以便可以到库
翻阅Rtree的源⽂件，我们发现它在加载spatialindex时，其实是通过这个环境变量SPATIALINDEX_C_LIBRARY加载的，我们直接定义这个环境变量为 你指定安装的⽬录即可；
vim ~/.bashrc
export SPATIALINDEX_C_LIBRARY = /home/linuxbrew/.linuxbrew/Cellar/spatialindex
source ~/.bashrc
然后再次pip install Rtree就可以了
Mac
直接 brew install spatialindex即可安转依赖库，Linux下也有相应的LinuxBrew，使⽤⽅法和Mac⼀致，具体可以参考这个
⽰例
Rtree 是⼀个 ctypes 的python包装 libspatialindex ，这为空间感兴趣的Python⽤户提供了许多⾼级空间索引功能。这些功能包括：最近邻搜索
交叉点搜索
多维指标
聚集索引（直接⽤索引项存储python pickle）
散装装载
删除
磁盘序列化
⾃定义存储实现（例如，在zodb中实现空间索引）
参考⾃：
⽂档有点久，很多API都更新了
rtree模块有2个常⽤的类：rtree.index.Index和rtree.index.Property。其中rtree.index.Index⽤于进⾏数据操作，rtree.index.Property⽤于对index进⾏属性的设定。
当⽤rtree包进⾏三维及以上的维度索引数据到磁盘时会创建俩个索引⽂件，Rtree默认使⽤扩展名dat和idx。可以使
⽤rtree.index.Property.dat_extension和rtree.index.Property.idx_extension来控制索引⽂件的扩展名。其中.idx是索引⽂件，.dat是数据⽂件from rtree import index
# 主要使⽤ rtree.index.Index 和 rtree.index.Property . ⽤户操纵这些类与索引交互。
python怎么读取dat文件
# 构建 RTree 实例对象
idx = index.Index()
# 插⼊索引 insert(id, coordinates, obj=None):
# 其中coordinates为坐标顺序，按照 [xmin, xmax, ymin, ymax，…,……、kmin kmax]
left, bottom, right, top =(0.0,0.0,1.0,1.0)
idx.insert(0,(left, bottom, right, top))
# 查询索引
# 查询索引有三种主要⽅法。:
# 1. 交叉  rtree.index.Index.intersection() 给定⼀个窗⼝，返回包含该窗⼝的ID
list(idx.intersection((1.0,1.0,2.0,2.0)))
# 2. 最近邻
# 给定界限最近的1个项。如果多个项⽬与边界的距离相等，则返回两个项⽬，⾃定义想要寻的最近邻个数
arest((1.0000001,1.0000001,2.0,2.0),1))
使⽤实例
from rtree import index
class MyIndex():
def__init__(self,idx):
self.id= idx
class Rtree():
def__init__(self):
self.p = index.Property()
self.p.dimension =4# 设置使⽤的维度数 (对于地图)
self.p.dat_extension ='data'# 设置存储的后缀名
self.p.idx_extension ='index'# 设置存储的后缀名
## interleaved=False时，bbox must be [xmin, xmax, ymin, ymax，…,……、kmin kmax]
< = index.Index('case',interleaved=False,property=self.p,overwrite=False)
# objects == True 时，返回包括obj在内的数据，否则只返回⽬标 id
def get_nearby_obj(self,width,num):
res=nearest(width,num,objects=True))
return res
def main():
ass=Rtree()
hits = _nearby_obj((0,0,5,5),3)
for x in hits:
print(x.id,'\t',x.object.__dict__)
hits = _nearby_obj((0,0,1,1),2)
for x in hits:
print(x.id,'\t',x.object.__dict__)
main()
index.Index('case',overwrite=True) 第⼀个参数表⽰ 存储到⽂件中，会⽣成case.dat 和 case.idx两个⽂件，overwrite表⽰是否覆盖之前的数据，如果为false，那么新插⼊的数据会追加到之前的⽂件中；

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