pred-city-env

Сервис по прогнозированию негативных аспектов развития городской среды.

---

Идея

Сервис предоставляет данные по различным метрикам городов, районов и кварталов, которые могут быть полезны при оценке благоустройства определенной местности.

Установка и запуск

Запустите в корневой директории проекта следующую команду:

docker compose up -d --build

Для просмотра карты перейдите по адресу 0.0.0.0:8081, а для доступа к API - 0.0.0.0:8001.

Архитектура

flowchart LR
    subgraph server [Server]
        direction TB
        subgraph ps [Parsers]
            direction TB
            p1[Engine 1]
            p2[Engine 2]
        end
        subgraph db [Databases]
            direction TB
            db1[(PostGis)]
        end
        ps --> db1 --> b1
        subgraph b1 [Backend]
            direction LR
            b2[[API 1]]
            b3[[API 2]]
        end

        ng{{Nginx}} <--> b1
        react[[Frontend]]
        ng <-- REST API --> react
    end
    subgraph res [Resources]
        direction TB
        r1(Site)
        r2(Storage)
    end

    r1 .-> p1
    r2 .-> p2

    subgraph cls [Clients]
        direction LR
        cl1([Client 1])
        cl2([Client 2])
    end
    react <-. WEB .-> cls
    ng <-. REST API .-> cls

Loading

Сервис состоит из четырех основных частей:

• База данных для хранения геоданных (PostGis)
• Backend
• Frontend
• Pipeline

---

Backend

Описание

В качестве основного фреймворка был выбран FastAPI. Для взаимодействия с PostGis используется SQLAlchemy (GeoAlchemy). Аутентификация пользователей осуществляется с помощью JWT.

Сервис разделен на три основные части:

• Система авторизации пользователей
• Система для поиска геоданных
• Доп. функционал

Frontend

Описание

Frontend сервиса отображает города и районы на карте, также указывая на ней тепловую карту признаков основных метрик.

В качестве фреймворка использовался streamlit, а для визуализации компонентов карты пакет folium.

Pipeline

Описание

Pipeline сервиса вычисляет индекс благополучия района.

В качестве основных инструментов использовался osmnx для парсинга данных из osm, для обработки данных использовался [geo]pandas.

---

License

This project is MIT licensed.