Transitland Datastore 开源项目教程
1. 项目介绍
Transitland Datastore 是一个社区驱动的公共交通服务时间表和地图项目。它汇集了来自权威来源的数据,并允许社区成员和开发者贡献、编辑和修复数据。该项目旨在提供一个集中的数据源,通过简单的 Web API 进行查询和编辑。
Transitland Datastore 是一个基于 Ruby on Rails 的 Web 服务,后端使用 Postgres/PostGIS 数据库,并结合了异步的 Sidekiq 队列(由 Resque 支持)来运行 Ruby 和 Python 的数据导入库。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的系统已经安装了以下软件:
- Ruby (建议版本 2.7 或更高)
- Rails (建议版本 6.0 或更高)
- PostgreSQL (建议版本 12 或更高)
- PostGIS (建议版本 3.0 或更高)
- Sidekiq (建议版本 6.0 或更高)
2.2 克隆项目
首先,克隆 Transitland Datastore 项目到本地:
git clone https://github.com/transitland/transitland-datastore.git
cd transitland-datastore
2.3 安装依赖
安装项目所需的 Ruby 依赖:
bundle install
2.4 配置数据库
创建并配置 PostgreSQL 数据库:
rails db:create
rails db:migrate
2.5 启动应用
启动 Rails 服务器:
rails server
启动 Sidekiq 队列:
bundle exec sidekiq
2.6 访问应用
打开浏览器,访问 http://localhost:3000,您将看到 Transitland Datastore 的 Web 界面。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 数据导入
Transitland Datastore 支持从 GTFS (General Transit Feed Specification) 文件导入公共交通数据。您可以通过 API 或直接上传 GTFS 文件来导入数据。
3.2 数据查询
通过 Transitland Datastore 提供的 API,您可以查询公共交通服务的路线、站点、时间表等信息。例如,查询某个站点的所有路线:
curl -X GET "http://localhost:3000/api/v1/stops?onestop_id=s1"
3.3 数据编辑
社区成员可以通过 Web 界面或 API 对数据进行编辑和修复。例如,更新某个站点的名称:
curl -X PUT "http://localhost:3000/api/v1/stops/s1" -d '{"name": "New Station Name"}'
4. 典型生态项目
4.1 Transitland Atlas
Transitland Atlas 是一个可视化工具,用于展示 Transitland Datastore 中的公共交通数据。它提供了地图界面,用户可以直观地查看和分析公共交通网络。
4.2 Transitland v2 API
Transitland v2 API 是 Transitland Datastore 的升级版本,提供了更强大的功能和更好的性能。它支持更多的查询方式和数据格式,适合更复杂的应用场景。
4.3 Transitland Vector Tiles
Transitland Vector Tiles 是一个基于矢量瓦片的地图服务,用于在地图上展示公共交通数据。它提供了高性能的地图渲染能力,适合在移动设备和 Web 应用中使用。
通过这些生态项目,Transitland Datastore 构建了一个完整的公共交通数据生态系统,支持从数据收集、处理到展示的全流程。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00