terracotta

Terracotta est un serveur de tuiles Python pur qui s'exécute comme une application WSGI sur un serveur Web dédié ou comme une application sans serveur sur AWS Lambda. Il est construit sur une pile Python moderne, alimentée par de superbes logiciels open source tels que Flask, Zappa et Rasterio.

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Pourquoi la terre cuite ?

• C'est trivial de se lancer. Vous avez un dossier rempli de GeoTiffs optimisés pour le cloud dans différentes projections que vous souhaitez consulter dans votre navigateur ? terracotta serve -r {name}.tif et terracotta connect localhost:5000 vous y amènent.
• Nous faisons des hypothèses minimales sur vos données, afin que vous restiez aux commandes . Continuez à utiliser les outils que vous connaissez et aimez pour créer et organiser vos données, Terracotta les sert exactement telles quelles.
• Le déploiement sans serveur est un cas d'utilisation prioritaire, vous n'avez donc pas à vous soucier de la maintenance ou de la mise à l'échelle de votre architecture.
• Les instances en terre cuite sont auto-documentées. Tout ce que le frontend doit savoir sur vos données est accessible à partir d'une poignée seulement de points de terminaison d'API.

Le flux de travail en terre cuite

1. Optimiser les fichiers raster

$ ls -lh
total 1.4G
-rw-r--r-- 1 dimh 1049089 231M Aug 29 16:45 S2A_20160724_135032_27XVB_B02.tif
-rw-r--r-- 1 dimh 1049089 231M Aug 29 16:45 S2A_20160724_135032_27XVB_B03.tif
-rw-r--r-- 1 dimh 1049089 231M Aug 29 16:46 S2A_20160724_135032_27XVB_B04.tif
-rw-r--r-- 1 dimh 1049089 231M Aug 29 16:56 S2A_20170831_171901_25XEL_B02.tif
-rw-r--r-- 1 dimh 1049089 231M Aug 29 16:57 S2A_20170831_171901_25XEL_B03.tif
-rw-r--r-- 1 dimh 1049089 231M Aug 29 16:57 S2A_20170831_171901_25XEL_B04.tif

$ terracotta optimize-rasters * .tif -o optimized/

Optimizing rasters: 100% | ██████████████████████████ | [05: 16< 00:00, file = S2A_20170831_...25XEL_B04.tif]

2. Créez une base de données à partir du modèle de nom de fichier

$ terracotta ingest optimized/S2A_{date}_{}_{tile}_{band}.tif -o greenland.sqlite
Ingesting raster files: 100% | ███████████████████████████████████████████ | 6/6 [00: 49< 00:00,  8.54s/it]

3. Servez-le

$ terracotta serve -d greenland.sqlite
 * Serving Flask app " terracotta.server " (lazy loading)
 * Environment: production
   WARNING: Do not use the development server in a production environment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: off
 * Running on http://localhost:5000/ (Press CTRL+C to quit)

4. Explorez le serveur en cours d'exécution

Manuellement

Vous pouvez utiliser n'importe quel client compatible HTTP, tel que curl .

$ curl localhost:5000/datasets ? tile=25XEL
{ " page " :0, " limit " :100, " datasets " :[{ " date " : " 20170831 " , " tile " : " 25XEL " , " band " : " B02 " },{ " date " : " 20170831 " , " tile " : " 25XEL " , " band " : " B03 " },{ " date " : " 20170831 " , " tile " : " 25XEL " , " band " : " B04 " }]}

Les navigateurs modernes (par exemple Chrome ou Firefox) afficheront le JSON sous forme d'arborescence.

De manière interactive

Terracotta comprend également un client Web. Vous pouvez démarrer le client (en supposant que le serveur s'exécute sur http://localhost:5000) en utilisant

$ terracotta connect localhost:5000
 * Serving Flask app " terracotta.client " (lazy loading)
 * Environment: production
   WARNING: Do not use the development server in a production environment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: off
 * Running on http://127.0.0.1:5100/ (Press CTRL+C to quit)

Ouvrez ensuite la page client (http://127.0.0.1:5100/ dans ce cas) dans votre navigateur.

Développement

Nous acceptons volontiers les rapports de bogues et les demandes d'extraction via GitHub. Pour que votre code soit utile, assurez-vous qu'il est couvert par des tests et qu'il satisfait à nos pratiques de linting (via mypy et flake8 ).

Pour exécuter les tests, installez simplement les dépendances nécessaires via

$ pip install -e .[test]

Ensuite, vous pouvez courir

$ pytest

à partir de la racine du référentiel.