Frage

Ich möchte einen Grundriss Karte einen Innenraum zu schaffen, die anklickbare Bereiche aufweist. Mein erster Gedanke war GeoDjango seit seiner die Mapping App für Django zu untersuchen. Aber die Abhängigkeiten unter Berücksichtigung, die Lernkurve und die Gesamtkomplexität, ich bin besorgt darüber, dass ich mit einer Bazooka swat eine Fliege zu versuchen kann.

Soll ich GeoDjango für diesen, oder soll ich nur speichern Integer-Listen in einem Datenbankfeld?

EDIT: Der Grundriss ziemlich einfach sein würde; eine Sammlung von Wänden und Workstations mit der Fähigkeit, Regionen zu definieren, wie viel Platz auf der Arbeitsstation einnimmt, so Büros ermöglicht sowie offene Layouts definiert werden.

War es hilfreich?

Lösung

Ich würde sagen, dass GeoDjango für diesen Zweck auf jeden Fall viel des Guten ist.

Es könnte einfach mit einer Bildkarte implementiert werden oder Canvas / SVG oder Flash extra hübsch-Punkte:)

Andere Tipps

IMHO GeoDjango für einen Grundriss verwendet, ist keine schlechte Idee. Aber wenn Ihre Daten nicht viel ändern und die Menge der Daten (Räume, Flächen, Arbeitsplatz, ...) ist nicht sehr groß, dann könnten Sie keine Datenbank benötigen und einen vollständigen GeoDjango Stapel.

Eine einfachere Lösung wäre mit Openlayers direkt mit einem Bild des einen (vielleicht gescannt) Grundriss als Hintergrundebene. Openlayers können Sie auch Region und Punkte (Marker) definieren, die „Maus über“ oder klicken Sie auf Ereignisse behandeln.

Ein Beispiel für Openlayers für einen Grundriss mit Office-Pläne über Open Layers .

Wie oft wird der Grundriss ändern? Aus Ihrer Beschreibung würde ein einfaches Bild mit einem imagemap genügen.

Eine gute Motivation für die Verwendung von GeoDjango sein kann:

the access to the geographical cooridinates backend, 

und Sie werden nicht nur Schönheit produzieren Bilder mit willkürlichen Skala suchen, sondern Objekte, die sein wird, geo-oriented , was cruciall ist, wenn Sie Ebene wird die erstellte Plan für die Zwecke der indoor navigation verwenden .

Ich werde prüfen, stark Gebrauch von GeoDjango, und einige Openlayers mit Unterstützung für GeoJSON.

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