分析代码： def calculation_degree_per_meter(self, lane_border): geom = LineString(lane_border['geometry']["coordinates"]) if geom.has_z: lon, lat, high = geom.coords[0] else: lon, lat = geom.coords[0] self.degrees_per_meter = max(convert_meter_2_degree(lon, lat, find_epsg(lon, lat)))

这是一个类的方法，接受一个名为"lane_border"的参数。该方法的作用是计算每米对应的经度和纬度度数值。

在方法中，首先将"lane_border"参数中的几何信息转换成LineString类型的geom对象。然后判断geom对象中是否有高度信息，如果有，则取出第一个坐标的经纬度和高度信息，否则只取出经纬度信息。接着，调用convert_meter_2_degree和find_epsg函数来计算每度对应的米数，并将其与已经计算得到的self.degrees_per_meter值取最大值，最终更新self.degrees_per_meter的值。

相关问题

介绍这个函数的功能： def read_center_line(self): features = read_outputh_tiles_feature(self.output_path, "HADLane") lane_tree_list = [] for feature in features: geom = MyLine(coordinates=feature['geometry']['coordinates'], properties=feature["properties"]) line = geom.line_string line.drivetype = geom.properties["drivetype"] line.id = feature["properties"]["id"] lane_tree_list.append(line) self.center_line[feature["properties"]["id"]] = geom self.calculation_degree_per_meter(features[0]) self.lane_tree = STRtree(lane_tree_list)

这个函数的功能是读取地铁或高速公路的中心线数据，并将其保存到一个字典和一个空间索引树中。具体实现过程如下：

1. 调用`read_outputh_tiles_feature`函数读取中心线数据，返回一个包含多个中心线要素（`features`）的列表。

2. 遍历中心线要素列表，将每个要素的几何形状（`geometry`）转换为一个`MyLine`对象，然后将该对象的线段（`line`）添加到一个列表（`lane_tree_list`）中。

3. 将每个要素的ID（`id`）和`MyLine`对象保存到字典（`self.center_line`）中。

4. 调用`calculation_degree_per_meter`函数计算每米对应的度数，该值将在后面的计算中用到。

5. 使用`lane_tree_list`中的所有线段构建一个空间索引树（`STRtree`），以实现快速的空间查询功能。

最终，这个函数的作用是将中心线数据读入内存，并将其转换为`MyLine`对象和空间索引树的形式，以便于后续的处理和查询。

import threading import queue import numpy as np import pandas as pd import sqlite3 class Task: def __init__(self, task_id, task_type, data): self.task_id = task_id self.task_type = task_type self.data = data def run(self): if self.task_type == 'analysis': result = self.analysis() elif self.task_type == 'calculation': result = self.calculation() else: raise ValueError('Invalid task type') return result def analysis(self): # data analysis return ... def calculation(self): # data calculation return ... class ThreadPool: def __init__(self, max_workers): self.max_workers = max_workers self.tasks = queue.Queue() self.results = {} def submit(self, task): self.tasks.put(task) def start(self): workers = [threading.Thread(target=self.worker) for _ in range(self.max_workers)] for worker in workers: worker.start() for worker in workers: worker.join() def worker(self): while True: try: task = self.tasks.get(block=False) except queue.Empty: break result = task.run() self.results[task.task_id] = result def get_result(self, task_id): return self.results.get(task_id, None)解析

这段代码实现了一个线程池，包含了两个类：Task 和 ThreadPool。

Task 类表示一个任务，包含了任务的 ID、类型和数据。其中，类型有两种，分别为 'analysis' 和 'calculation'。Task 类有一个 run 方法，用来执行任务，根据不同的类型调用不同的方法进行数据分析或计算，并返回结果。

ThreadPool 类表示一个线程池，包含了最大工作线程数、任务队列和结果字典。其中，任务队列用来存储待执行的任务，结果字典用来存储已执行任务的结果。ThreadPool 类有三个方法：

- submit 方法用来提交任务，将待执行的任务放入任务队列中。
- start 方法用来启动线程池，创建最大工作线程数个线程，并将它们启动，然后等待所有线程执行完毕。
- worker 方法是一个工作线程，它从任务队列中获取任务并执行，将执行结果存入结果字典中。

最后，ThreadPool 类还提供了一个 get_result 方法，用来获取指定任务的执行结果。如果该任务还未执行或已执行但没有返回结果，则返回 None。