本地数据库有一组经纬度存储，现在获取到一组经纬度，求数据库内距离他最近的经纬度

你可以使用Haversine公式来计算两个经纬度之间的距离，然后遍历数据库内所有经纬度，计算每一个经纬度与目标经纬度的距离，找到距离最近的经纬度。

Haversine公式如下：

a = sin²(Δlat/2) + cos(lat1) * cos(lat2) * sin²(Δlon/2)
c = 2 * atan2( √a, √(1−a) )
d = R * c

其中，`lat1`和`lon1`是目标经纬度，`lat2`和`lon2`是数据库内的经纬度，`R`是地球半径，可以取值为6371km。

你可以使用以下Python代码实现：

from math import radians, sin, cos, sqrt, atan2

def get_nearest_coordinate(target_lat, target_lon, coordinates):
    R = 6371.0
    min_distance = float('inf')
    nearest_coordinate = None

    for coord in coordinates:
        lat2, lon2 = coord
        lat1, lon1 = target_lat, target_lon
        dlat = radians(lat2 - lat1)
        dlon = radians(lon2 - lon1)
        a = sin(dlat / 2) ** 2 + cos(radians(lat1)) * cos(radians(lat2)) * sin(dlon / 2) ** 2
        c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))
        distance = R * c

        if distance < min_distance:
            min_distance = distance
            nearest_coordinate = coord

    return nearest_coordinate

其中，`target_lat`和`target_lon`是目标经纬度，`coordinates`是数据库内所有经纬度的列表。调用该函数即可得到距离目标经纬度最近的经纬度。