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I’ve always been into building performant and accessible sites, but lately I’ve been taking it extremely seriously. So much so that I’ve been building a tool to help me optimize and monitor the sites that I build to make sure that I’m making an attempt to offer the best experience to those who visit them. If you’re into performant, accessible and SEO friendly sites, you might like it too! You can check it out at Optimize Toolset.

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Hi, 👋, I’m Ryan Hefner  and I built this site for me, and you! The goal of this site was to provide an easy way for me to check the stats on my npm packages, both for prioritizing issues and updates, and to give me a little kick in the pants to keep up on stuff.

As I was building it, I realized that I was actually using the tool to build the tool, and figured I might as well put this out there and hopefully others will find it to be a fast and useful way to search and browse npm packages as I have.

If you’re interested in other things I’m working on, follow me on Twitter or check out the open source projects I’ve been publishing on GitHub.

I am also working on a Twitter bot for this site to tweet the most popular, newest, random packages from npm. Please follow that account now and it will start sending out packages soon–ish.

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© 2024 – Pkg Stats / Ryan Hefner

cadastre-vt

v1.1.3

Published

Permet de générer des tuiles vectorielles du cadastre français directement depuis les fichiers Edigeo en Node.js

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Readme

cadastre-vt

Permet de générer des tuiles vectorielles du cadastre français directement depuis les fichiers Edigeo en Node.js

Installation

npm install -g cadastre-vt

Utilisation

En 3 étapes

1 : extraction des données Edigeo (cadastre-vt-prepare)

cadastre-vt-prepare -o "/data/tiles_2020" -p "/data/EDIGEO/"

Ce script est le plus long, il :

  1. convertit les données Edigeo en geojson
  2. les reprojectes en 4326
  3. transforme éventuellement les données attributaires (selon ce qui est indiqué dans le fichier de configuration)
  4. détermine pour chaque objet, l'appartenance aux tuiles du zoom le plus faible
  5. convertit cette "feature" en format geobuff
  6. stocke cette feature dans une base sqlite ( dans le dossier prepare)
  7. stocke certaines données attributaires ainsi que la geometry en geobuf (dans le répertoire data -cf : fichier de config) (avec le flag --data)

2 : générations des tuiles par "layer" (cadastre-vt-tiles)

cadastre-vt-tiles -p "/data/tiles_2020" -t 16 --data

Génère les tuiles vectorielles par layer en utilisant "geojson-vt". Pour chaque layer, un fichier .mbtiles est créé dans le dossier mbtiles A ce stade, les tuiles vectorielles ne sont pas compressées en .gz contrairement aux specs

3 fusions des layer et compression en .gzip des tuiles (cadastre-vt-merge)

cadastre-vt-merge -p "/data/tiles_2020" -t 16

Fusionne les tuiles des différents layers dans un fichier global selon le "group" indiqué dans le fichier de configuration Les tuiles "fusionnées" sont alors compressées en .gz en utilisant pako

Benchmark

Pour la France entière, 47.1 Go de données Edigeo soit 580 868 feuilles (fichiers tar.bz2) Cela représente un peu plus de 91 000 000 de parcelles La machine pour ces tests possède un CPU Ryzen 2700x ( 8 coeurs), 16Go de Ram et un ssd.

cadastre-vt-prepare

17311 s soit 4h50 => 33.5 feuilles/s Le fichier généré pèse 62 Go

cadastre-vt-prepare

3773 s soit ~ 1h Les fichiers pèsent 76 Go

cadastre-vt-prepare

2761 s soit ~ 45min On obtient un fichier de 41.5 Go (parcelle, sections, etc. -max zoom 16-) et un autre de 260 Mo pour les communes