Domanda

Voglio creare una mappa della pianta di uno spazio interno con aree cliccabili. Il mio primo pensiero è stato quello di indagare su GeoDjango sin dalla sua app per Django. Ma considerando le dipendenze, la curva di apprendimento e la complessità generale, sono preoccupato che sto cercando di schiacciare una mosca con un bazooka.

Dovrei usare GeoDjango per questo, o devo semplicemente memorizzare elenchi di numeri interi in un campo di database?

EDIT: la planimetria sarebbe abbastanza semplice; una raccolta di pareti e postazioni di lavoro con la capacità di definire le aree per quanto spazio occupa la postazione di lavoro, consentendo così di definire gli uffici e layout open space.

È stato utile?

Soluzione

Direi che usare GeoDjango per questo scopo è decisamente eccessivo.

Potrebbe essere implementato semplicemente con una mappa immagine, o Canvas / SVG o Flash per ulteriori punti belli :)

Altri suggerimenti

IMHO che utilizza GeoDjango per una planimetria non è una cattiva idea. Ma se i tuoi dati non cambiano molto e la quantità di dati (stanze, aree, workstation, ...) non è molto grande, potresti non aver bisogno di un database e di uno stack GeoDjango completo.

Una soluzione più semplice sarebbe utilizzare OpenLayers direttamente con un'immagine del piano di un (forse scansionato) come livello di sfondo. OpenLayers ti consente anche di definire la regione e i punti (marker) che gestiscono il mouse sopra " oppure fai clic su eventi.

Un esempio di utilizzo di OpenLayer per una planimetria è Piani di Office tramite Open Layers .

Con che frequenza cambierà la planimetria? Dalla tua descrizione basterebbe una semplice immagine con una mappa immagine.

Una buona motivazione per l'utilizzo di GeoDjango potrebbe essere:

the access to the geographical cooridinates backend, 

e non producerai solo immagini dall'aspetto estetico con scala arbitraria, ma oggetti che saranno geo-oriented , che cosa è cruciale se pianifichi di usare il creato un piano per navigazione interna .

Prenderò in seria considerazione l'utilizzo di GeoDjango e di alcuni OpenLayer con supporto per GeoJSON.

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