from request import requete_osm
from coord_to_intersections import coord_to_inter
from request2 import search_osm, all_intersect
from ordre_arbres import ordre_arbre
from research import circular_research_2
import time
def tree_position(lat, lon):
req = requete_osm(lat, lon)
#on recupere les infos disponibles sur l'arbre
try:
main_street = req['address']['road']
except KeyError:
#si on ne trouve pas de nom de rue on fait une recherche autour
main_street = circular_research_2(lat, lon)
#si on trouve un nom de rue vide (rare) on fait une recherche autour
if main_street == '':
main_street = circular_research_2(lat, lon)
print(main_street)
city = req['address']['town']
country = req['address']['country']
#on fait une recherche sur la rue complète pour avoir toutes les intersections de la rue
json = search_osm(main_street, city, country)
intersections = all_intersect(json)
#on sélectionne le début et fin de troncon tel que le troncon soit de taille minimale
[begin,end,coord_begin, coord_end] = coord_to_inter(intersections, lat, lon, main_street)
#pour la suite, on a besoin de stocker le couple début et fin de troncon sous frome de tuple
# et non de liste car on va s'en servir comme clé d'un dictionnaire
tuple_c_begin=(coord_begin[0],coord_begin[1])
tuple_c_end=(coord_end[0],coord_end[1])
return {'lat':lat, 'lon':lon, 'ville':city, 'rue':main_street, 'début tronçon': begin, 'fin tronçon':end, 'coordonnées début tronçon': tuple_c_begin, 'coordonnées fin tronçon': tuple_c_end}
def trees_positions(liste_coord): #ATTENTION mettre la longitude en premier
#on classe les arbres afin de les regrouper par tronçon commun, on obtient un dictionnaire
#ayant en clé les caractéristique du troncon, et en valeur les coordonnées des arbres de ce troncon
classement=classement_arbres(liste_coord)
new_classement=classement_reduit(classement)
dict={}
#pour chaque troncon, on cherche l'ordre des arbres
for troncon in new_classement:
print('troncon')
dict[troncon]={} # ce dictionnaire contiendra, pour chaque arbre du troncon, toutes les informations demandées
ordre=ordre_arbre(new_classement[troncon],troncon[-2]) #troncon[-2] est la coordonnée du début de troncon à partir de laquelle on classe les arbres
#ordre est le dictionnaire qui contient à la clé i les coordonnées du ième arbre du troncon
for i in range(len(ordre)):
dict[troncon][i+1]={'lat':ordre[i][1], 'lon':ordre[i][0]}
return dict
def classement_arbres(liste_coord):
info=[tree_position(coord[1], coord[0]) for coord in liste_coord]
dict={} #dictionnaire ayant en clés la ville, la rue, le troncon de début et de fin et pour valeur une liste avec les coordonnées des arbres
for i in info:
#si le troncon n'est pas encore dans le dictionnaire, on le créé
#NB : peu importe si fin et début de troncon sont inversés, on choisit arbitrairement un début de troncon commun à tous les arbres du troncon, quitte a devoir les inverser dans les infos de l'arbre
if (i['ville'],i['rue'],i['début tronçon'],i['fin tronçon'],i['coordonnées début tronçon'],i['coordonnées fin tronçon']) not in dict and (i['ville'],i['rue'],i['fin tronçon'],i['début tronçon'],i['coordonnées fin tronçon'],i['coordonnées début tronçon']) not in dict :
dict[(i['ville'],i['rue'],i['début tronçon'],i['fin tronçon'],i['coordonnées début tronçon'],i['coordonnées fin tronçon']) ]=[(i['lon'],i['lat'])]
print(i)
elif (i['ville'],i['rue'],i['début tronçon'],i['fin tronçon'],i['coordonnées début tronçon'],i['coordonnées fin tronçon']) not in dict:
dict[(i['ville'],i['rue'],i['fin tronçon'],i['début tronçon'],i['coordonnées fin tronçon'],i['coordonnées début tronçon']) ].append((i['lon'],i['lat']))
print(i)
else:
dict[(i['ville'],i['rue'],i['début tronçon'],i['fin tronçon'],i['coordonnées début tronçon'],i['coordonnées fin tronçon'])].append((i['lon'],i['lat']))
return dict
def classement_reduit(classement): #fonction pour l'objectif 3 qui rassemble les troncons d'une même rue
rue_princ={}
#on créé un dictionnaire ayant pour clé la rue principale et pour valeur ds couples avec les
# coordonnées de fin et début de troncon des arbres de cette rue ainsi que le nom de ces rues
new_classement={}
#on créé un dictionnaire qui contiendra la même chose que classement, mais avec les nouveau début et fin
for troncon in classement :
if troncon[1] in rue_princ:
rue_princ[troncon[1]].append((troncon[4],troncon[2]))
rue_princ[troncon[1]].append((troncon[5],troncon[3]))
else:
rue_princ[troncon[1]]=[(troncon[4],troncon[2]),(troncon[5],troncon[3])]
#pour toutes les rues, on sélectionne les deux intersections les plus éloignées,
# ce sont elles qu'on appelera début et fin de troncon
for rue in rue_princ:
liste_coord=rue_princ[rue]
dist_max=0
coord_deb=(0,0)
coord_fin=(0,0)
nom_deb=''
nom_fin=''
for i in range(len(liste_coord)):
for j in range(i, len(liste_coord)):
x1=liste_coord[i][0][0]
y1=liste_coord[i][0][1]
x2=liste_coord[j][0][0]
y2=liste_coord[j][0][1]
d=(x1-x2)**2+(y1-y2)**2
if d>=dist_max:
dist_max=d
coord_deb=liste_coord[i][0]
coord_fin=liste_coord[j][0]
nom_deb=liste_coord[i][1]
nom_fin=liste_coord[j][1]
#une fois ces deux intersections sélectionnées, on copie dans new_classement les informations de
# classement mais en regroupant les troncons de meme rue et en modifiant les noms et coordonnées
# des débuts et fin de classement
for troncon in classement:
if troncon[1]==rue:
if (troncon[0],rue,nom_deb,nom_fin,coord_deb,coord_fin) in new_classement:
new_classement[(troncon[0],rue,nom_deb,nom_fin,coord_deb,coord_fin)]+=classement[troncon]
else :
new_classement[(troncon[0],rue,nom_deb,nom_fin,coord_deb,coord_fin)]=classement[troncon]
return new_classement
if __name__=="__main__":
'''t1 = time.time()
lat, lon = 48.892046, 2.249319
#print(tree_position(lat, lon))
t2 = time.time()
#print(t2-t1)
lat = 48.89227652
lon = 2.253773690
print(tree_position(lat, lon))
'''
liste=[(2.24697,48.89535),(2.24705,48.89529),(2.2472,48.89518)]
#liste=[(2.246212,48.896523),(2.247038,48.895916)]
print(trees_positions(liste))