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Reorder and Orient MULTILINESTRING Components in PostGIS

This PostgreSQL/PostGIS function, reorder_multilinestring, takes a MULTILINESTRING geometry and returns a new MULTILINESTRING with components reordered and oriented based on geometric criteria. It is particularly useful for GIS applications where the order and orientation of line segments matter, such as routing, network analysis, or pipeline management.

Features

1. Component extraction: Splits the input multilinestring into individual lines using ST_Dump.
2. Sequence ordering: Orders line components by minimum distance between consecutive endpoints, creating a coherent path.
3. Orientation of components: Ensures each line is oriented correctly to connect smoothly to the previous line.
4. Merging of close components: Optionally merges consecutive components into a single LINESTRING if the distance between them is below a configurable threshold.

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#!/bin/bash

# Controlla se sono stati forniti esattamente due argomenti
if [ "$#" -ne 2 ]; then
    echo "Uso: $0 <nome_cartella> <url_repository>"
    exit 1
fi

# Assegna gli argomenti a variabili
folder_name=$1

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Un database PostGIS pronto all'uso?

Vi è mai capitato di aver bisogno di un database con estensione geografica per esigenze di studio o test? L'uso della tecnologia Docker rende possibile configurare un'istanza locale di PostGIS e offre numerosi vantaggi quali semplicità di configurazione, isolamento dell'ambiente e facilità di gestione. Si può istanziare un database PostGIS senza la necessità di installazioni manuali o configurazioni complesse. L'uso di variabili d'ambiente permette di personalizzare l'istanza in modo rapido, sicuro e isolato dalle altre applicazioni, riducendo così i conflitti tra software e le dipendenze e garantendo consistenza e riproducibilità dell'ambiente di sviluppo. Con Docker Compose, gestire e scalare l'istanza PostGIS diventa un gioco da ragazzi. È anche possibile aggiornare l'immagine modificando le configurazioni e riavviando i servizi.

Subito al'opera

Quello che serve è aver installato l'applicativo Docker e creare il file `do

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La posta di Gter

I corsi di certificazione che Gter tiene annualmente sono talvolta spunto per riflessioni non sempre scontate sugli argomenti proposti. Poche settimane fa, a valle del modulo riguardante il trattamento di sistemi di riferimento, ci sono state poste alcune domande di cui riproponiamo qui le risposte e interpretazioni.

Le domande

L'ISTAT ha recentemente rilasciato i confini amministrativi nazionali italiani adottando per la loro pubblicazione il sistema WGS84/UTM32.

1. A partire dal DM del 10/11/2011 il Sistema di riferimento geodetico nazionale adottato è costituito dalla realizzazione detta RDN2008 del sistema ETRF2000, è lecito per una pubblica amministrazione fare diversamente?
2. È lecito rappresentare un dato diffuso su tutto il territorio italiano adottando WGS84/UTM32 come unico CRS anche se non siamo all'interno di un unico fuso?

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Vantaggi nell'uso delle viste SQL nella normalizzazione di modelli di base dati.

In ambiente SQL una vista non è altro che una query di estrazione dati complicata a piacere secondo le esigenze, salvata all'interno dell'ambiente di gestione dati e richiamabile attraverso un semplice nome assegnato.

Il concetto sembrerebbe piuttosto semplice: poter salvare interrogazioni complicate a piacere, frutto anche di un lungo lavoro di analisi, e richiamarle all'uso mediante una semplice variabile. Per valutare però la vera potenzialità delle viste si pensi che la loro definizione rientra tra le regole fondamentali alla base delle definizione stessa dei database relazionali risalente agli anni '70 ad opera del professor Edgar F. Codd.

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Pacchettizzazione di un bot telegram in Python

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Introduzione

Conosciamo Telegram spesso come semplice alternativa ad altri sistemi di instant messaging talvolta più diffusi come WhatsApp, Facebook Messanger o Signal (giusto per citare almeno un altro concorrente dall'ambito del software libero). Ma curiosando tra la documentazione si scopre che Telegram offre altri servizi che lo distinguono dall'offerta concorrente come la possibilità di implementare dei propri bot custom.

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from pyproj import Transformer
import geojson

to_metric = Transformer.from_crs(4326, 3857)
to_latlon = Transformer.from_crs(3857, 4326)

def square(lon:float, lat:float, dim:float, unit:str='area'):
    """ """
    
    if unit == 'area':

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docker-compose -f "docker-compose-dev.yml" up

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import logging
import settings

logger = logging.getLogger(settings.APP_NAME)
formatter = logging.Formatter(
    "%(asctime)s - %(levelname)s - %(filename)s:%(lineno)d - %(message)s"
)
for item in settings.LOGGERS:
    level, filename = item.split(":", 1)
    if filename in ("stdout", "stderr"):

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# docker-compose.yml
version: '3.3'
services:
  php:
    # image: php:7.4-apache
    build:
      context: .
      dockerfile: php.Dockerfile
    container_name: pcge
    ports: