SinoTiles

自托管矢量瓦片地图服务 — PMTiles + MapLibre GL JS 一键启动，带中文模糊搜索与企业银行分析。

安装

pip install siontiles       # 基础安装
pip install siontiles[geo]  # 含 CNAPS 就近银行分析

特性

• 零配置启动 — 一个脚本，浏览器打开即用
• 外部数据目录 — PMTiles 和 POI 数据独立存放，通过 config.env 配置
• PMTiles 矢量瓦片 — 单文件存储，支持 HTTP Range 按需加载
• 中文模糊搜索 — Bigram Jaccard + 字符集预筛选，支持换序匹配，支持联动企业搜索
• 13 层样式 — 道路、水系、建筑、公交站、红绿灯、收费站等
• 联动企业图层 — 810 家企业点位，含银行距离分析，点击查看详情弹窗
• 企业分析弹窗 — 银行机构统计、账户清单、基本户/就近/外省标签、驾车距离
• 一键复制 Markdown — 弹窗内 📋 按钮将企业分析数据复制为 Markdown 表格
• 暗色模式 — 🌙/☀️ 一键切换，地图、面板、弹窗、zoom 控件全适配
• 全国 z12 图层 — 支持 Protomaps 全国高精度瓦片（z0-12），多数据源切换
• 最近银行分析 — 非就近账户显示最近同银行网点名称和距离
• 跨省判定修复 — 城市→省份映射表，省对省精确比较；境外企业自动识别；银行名提取城市回退
• 国界/省界/十段线 — 省界细虚线 + 陆上国界粗实线 + 十段线粗虚线，8 大边境区域经纬度可配
• 海岸线不画国界 — 14 个沿海省份海岸线自动剔除，land_border_zones.json 按经纬度配置
• 自定义 POI — 独立 GeoJSON 源，GCJ-02 自动转 WGS-84
• 185K+ 地名索引 — 搜索响应毫秒级
• 暗色模式标签适配 — 基本户/就近/外埠标签暗底亮字

快速开始

# 1. 安装
pip install siontiles

# 2. 配置数据路径（环境变量）
export SIONTILES_PMTILES_DIR=~/path/to/pmtiles
export SIONTILES_POI_DIR=~/path/to/poi

# 3. 启动
siontiles serve
# 浏览器打开 http://localhost:8765

配置

编辑 config.env 或通过环境变量覆盖：

命令行覆盖：SIONTILES_PORT=9999 ./start.sh

目录结构

├── config.env                  # 配置文件（数据路径、端口）
├── web/
│   ├── index.html              # 前端 (MapLibre + 搜索 + 企业弹窗)
│   ├── style.json              # 地图样式（亮色）
│   ├── style-dark.json         # 地图样式（暗色）
│   ├── server.py               # HTTP 服务器 (Range + gzip + 路由映射)
│   ├── start.sh                # 启动脚本
│   ├── search_index.json.gz    # 预构建搜索索引 (~2.6MB)
│   ├── convert_poi.py          # POI 坐标转换 (GCJ-02→WGS-84)
│   └── dedup_enterprise.py     # 企业数据去重修复工具
│
├── $SIONTILES_PMTILES_DIR/     # ← 外部 PMTiles 目录
│   └── *.pmtiles
│
└── $SIONTILES_POI_DIR/         # ← 外部 POI 目录
    ├── custom-poi_wgs84.geojson      # 自定义 POI (WGS-84)
    ├── geo_enterprise_wgs84.geojson  # 企业分析数据 (WGS-84)
    └── geo_bank_branch_wgs84.geojson # 银行网点原始数据 (WGS-84)

Server 内部路由：

• /pmtiles/* → $SIONTILES_PMTILES_DIR
• /poi/* → $SIONTILES_POI_DIR
• 其他 → web/

技术栈

企业数据更新

# 1. 重建企业分析（需要 Excel 司库账户数据 + 高德 API Key）
cd ~/NutstoreFiles/8-MyData/GeoData/poi
python3 rebuild_bank_analysis.py

# 2. 复制为 server 读取的文件名
cp geo_enterprise_analysis_wgs84.geojson geo_enterprise_wgs84.geojson
gzip -k -f geo_enterprise_wgs84.geojson

# 3. 去重 + 修复 n_nearest
cd /path/to/SionTiles/web
python3 dedup_enterprise.py

# 4. CNAPS 就近分析（标记 isNearestBranch，自动验证）
cd /path/to/SionTiles
python scripts/update_bank_branches.py

# 5. 部署到现网（脚本运行后会提示具体命令）
cp geo_enterprise_wgs84.geojson geo_enterprise_wgs84.geojson.backup-$(date +%Y%m%d)
cp geo_enterprise_updated_wgs84.geojson geo_enterprise_wgs84.geojson

License

MIT