from rtree import index
# 主要使用 rtree.index.Index 和 rtree.index.Property . 用户操纵这些类与索引交互。

# 构建 RTree 实例对象
idx = index.Index()

# 插入索引 insert(id, coordinates, obj=None):
# 其中coordinates为坐标顺序,按照 [xmin, xmax, ymin, ymax，…,……、kmin kmax]
left, bottom, right, top = (0.0, 0.0, 1.0, 1.0)
idx.insert(0, (left, bottom, right, top))

# 查询索引
# 查询索引有三种主要方法。:
# 1. 交叉  rtree.index.Index.intersection() 给定一个窗口，返回包含该窗口的ID
list(idx.intersection((1.0, 1.0, 2.0, 2.0)))

# 2. 最近邻
# 给定界限最近的1个项。如果多个项目与边界的距离相等，则返回两个项目，自定义想要寻找的最近邻个数 
list(idx.nearest((1.0000001, 1.0000001, 2.0, 2.0), 1))

from rtree import index

class MyIndex():
    def __init__(self,idx):
        self.id = idx

class Rtree():
    def __init__(self):
        self.p = index.Property()
        self.p.dimension = 4   # 设置 使用的 维度数 (对于地图)
        self.p.dat_extension = 'data'  # 设置存储的后缀名
        self.p.idx_extension = 'index' # 设置存储的后缀名
        ## interleaved=False时，bbox must be [xmin, xmax, ymin, ymax，…,……、kmin kmax]
        self.rtree = index.Index('case',interleaved=False,property=self.p,overwrite=False)
        self.rtree.insert(1, (0, 0, 1,1),obj=MyIndex(1))
        self.rtree.insert(2, (0, 0, 4,4),obj=MyIndex(2))
        self.rtree.insert(3, (0, 0, 5,5),obj=MyIndex(3))
        self.rtree.insert(4, (0, 0, 6,6),obj=MyIndex(4))
        self.rtree.insert(5, (0, 0, 7,7),obj=MyIndex(5))

    # objects == True 时,返回包括obj在内的数据，否则只返回目标 id
    def get_nearby_obj(self,width,num):
        res=list(self.rtree.nearest(width,num,objects=True))
        return res

def main():
    ass=Rtree()
    hits = ass.get_nearby_obj((0,0,5,5),3)

    for x in hits:
        print(x.id,'\t',x.object.__dict__)

    hits = ass.get_nearby_obj((0,0,1,1),2)
    for x in hits:
        print(x.id,'\t',x.object.__dict__)
main()