Подготовка базы для районного бота начинается со зданий. Вам понадобятся телефон, фотоаппарат (опционально, достаточно камеры в телефоне) и сайт редактора точек. Всё. Телеграм-бот в этом этапе не участвует.
Самый первый шаг: определиться с районом. Не слишком маленький, чтобы людям не был нужен бот, но и не слишком большой, чтобы не офигеть от сбора данных. Идеально между 20 и 40 многоквартирными домами и парой торговых центров между ними. Главное, чтобы все заведения в районе были в пешей доступности: найдя нужное заведение на другом его конце, человек не должен разочароваться.
В «Маяке Минска», для которого создавался этот бот, 38 домов, 73 подъезда и порядка 450 заведений. Это много: запомнить невозможно, и на обход ушла неделя.
Район должен быть явно отделён от окружающих, чтобы пользователи не задавались каждый раз вопросом, обращаться к боту или к другим картам.
Дома нужны для адресации и просто чтобы ответить на вопрос, где этот дом. Не внеся дом в базу, нет смысла обходить заведения в нём.
Открывайте редактор точек и ставьте маркер (двойным щелчком) в середине каждого дома на районе. Ставьте им такие атрибуты (это пример):
id tur10
name К. Туровского, 10
tag building
photo tur10
Идентификатор из букв и номера дома, без пунктуации. Название — это адрес. С тегом понятно, а у фотографии будет то же значение, что у идентификатора: это не обязательно, но для простоты.
Отметив все дома, вы узнаете фронт работ и осмотрите карту местности.
Если вам не нужны фотографии домов и навигация по подъездам, на этом можно закончить и сразу идти устанавливать бота.
Теперь, когда район знаком, откладывайте компьютер и берите фотоаппарат. И телефон. Фотик нужен, чтобы качество снимков было хорошее, но если у вас топовый телефон, то его достаточно. Выходим на улицу.
Для каждого дома нужны:
- Фотография всего дома, можно со стороны улицы. Она будет на карточке дома: по ней должно быть несложно дом идентифицировать. Хорошо, если сбоку торчат какие-то уникальные штуки.
- Фотографии подъездов. Лучше не каждый отдельно, а по нескольким сразу, чтобы на вид они не были похожи друг на друга. Лучше добавить чуть контекста, чтобы по фото было понятно, с какой стороны дома подъезды.
- Диапазоны квартир в каждом подъезде.
- Номер первой квартиры на каждом этаже каждого подъезда.
Последнее — не шутка, я действительно зашёл в 73 подъезда и в полусотне сфотографировал табличку у лифта, где написано, на каком этаже какие квартиры. А в остальных пришлось подняться на верхний этаж и потом спускаться по лестнице, записывая диапазоны квартир на каждом втором этаже.
Если в подъезд не пробраться, то диапазона квартир на весь подъезд достаточно. Без диапазона бот не сработает. Придумайте, как выведать коды домофонов или постойте у каждого подъезда и зайдите за жителем.
Снова открываем редактор точек (кнопка «restore» восстановит автоматически сохранённые данные) и добавляем на карту каждый подъезд. Тегов на них будет больше:
id mst6-2
name Мстиславца 6, подъезд 2
tag entrance
photo mst6-2
house mst6
index no
Как видно, идентификатор и фотография созданы из идентификатора дома с суффиксом номера
подъезда. Этот формат не важен, потому что дом и его подъезды связываются через атрибут
house, но так удобнее. Атрибут index нужен, чтобы поиск по заведениям не выдавал
кучу подъездов. Можно поставить его и домам, если у них нет своих альтернативных названий.
Скопируйте в каталоге config файл addr.sample.yml в addr.yml. Внутри должно быть
два списка: streets со списком домов по улицам и apartments со списком квартир
по подъездам.
В первом списке важно придумать ключевые слова для поиска улицы. Важно писать их в нижнем
регистре. Не стесняйтесь добавить слова из одной буквы: удобно по «л10» получить дом 10
по улице Ленина. Обратите внимание, что в списке домов ключи — это строки. Значения —
это идентификаторы (значения id) точек, что мы добавили на карту выше.
В списке apartments ключи — это идентификаторы подъездов, а значения — это первые
квартиры в них. То есть, первый подъезд всегда будет иметь число 1. Если у вас есть
номера квартир по этажам — то делайте значение списком, где N-е число является
первом квартирой на этом этаже. Например, [1, 5, 9] может описывать подъезд из
трёх этажей по четыре квартиры на каждом.
Что делать, если на первом этаже, а то и на втором, нет квартир? Пользуемся тем, что
есть дробные числа, но нет дробных номеров квартир. Делаем так: [11.8, 11.9, 12, 16, ...].
Тогда квартира 11 останется в прошлом подъезде, а 12 окажется уже на третьем этаже.
Делать нормальный пропуск этажей сложновато, извините.
Раз уж мы собрали данные, запустите JOSM или iD и отметьте все подъезды на карте.
Подъезды обозначаются entrance=staircase, а диапазоны квартир в них — addr:flats со
значениями типа 1-119. Читайте вики.
На выходе нам нужно получить отдельные фото для каждого подъезда. Именно
названия этих фотографий, в формате len10-5 (подъезд №5 по ул. Ленина, например),
вы прописывали в тегах подъездов.
Обработать фото просто: берёте графический редактор (хоть GIMP, хоть MS Paint), открываете в нём очередную фотографию части дома с 2-3 подъездами, и рисуете отчётливую стрелку в сторону входа в каждый подъезд, сохраняя результаты в файлы. Получится что-то типа такого:
Допереименуйте все фотографии в формат, который вы использовали в теге photo данных выше. Осталась самая мелочь.
В каталоге репозитория сделайте подкаталог photo. Или где-нибудь в другом месте,
но тогда 1) убедитесь, что у бота есть права на запись в него, 2) пропишите путь
в ключе photos конфига (см. раздел 2).
Теперь фотографии нужно пожать. Ваша камера выдала файлы размером в несколько гигабайт, телеграм же пожимает все фоточки в 100-200 килобайт. Кроме того, телеграм уменьшает их до примерно 1280 точек по длинной стороне. Так давайте сделаем примерно то же самое — заодно и место на сервере сэкономим.
Проще всего это сделать через ImageMagick:
for i in *.JPG; do convert "$i" -resize 1280x1280 -strip -quality 85 /<path_to_bot>/photo/$(basename $i .JPG).jpg; done
Что эта строчка делает: берёт все файлы с расширением .JPG (заглавными буквами, как
обычно делает фотоаппарат), уменьшает до 1280 точек по длинной стороне (-resize),
удаляет EXIF и прочую муть (-strip), пожимает в JPEG с качеством 85 (-quality),
меняет расширение на .jpg строчными буквами ($(basename)) и сохраняет
в созданный ранее каталог photo.
Если это слишком сложно, воспользуйтесь средствами пакетного перекодирования
изображений вашей системы. Обращу внимание, что расширение должно быть .jpg
строчными буквами. На регистронезависимость файловой системы не полагайтесь.
Итак, у вас около сотни фотографий (если вы амбициозны) домов и их подъездов. Всяко что-то забыли или опечатались. Как проверить, что все фотографии на месте?
Для этого нужно немного забежать вперёд. Установите бота, как написано в следующем разделе. Загрузите в него данные, как написано там же. И запустите
python3 -m raybot buildings
Скрипт проверит содержимое базы, файла addr.yml и каталога photos, и выдаст
сводку, в которой будут сообщения четырёх типов:
- "Missing photo: kur1-6.jpg" — на эту фотографию ссылается здание или подъезд, но её нет.
- "No photo listed: pil10-1" — у подъезда с таким идентификаторов не прописан
тег
photo, и поэтому на фотографию не ссылаются. - "Weird apmt sequence in kur15-2: 0.5, 1" — на этаже меньше двух или больше десяти квартир. Иногда срабатывает на хак, когда мы пропускаем второй-третий этажи.
- "Entrance len33-1: last floor 20 apmt 205" — проверьте по своим записям, что в этом подъезде действительно 20 этажей.
Когда всё готово и подчищено, приступайте ко второй части: установке бота.