参考：Geohash算法原理及实现

参考：Geohash精度和原理

参考：GeoHash核心原理解析

参考：深入浅出空间索引：为什么需要空间索引

参考：深入浅出空间索引2

• Geohash9: 大约 4m * 4m 的网格
• Geohash8: 大约 17m * 17m 的网格

 

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　　通过 Geohash 可以实现空间索引，如下图所示，如果查找的点在中心的地方，可以遍历整个 9 个 Geohash 块来实现查找，就不用完全遍历所有的部分

 

 

 

 

 

　　通过以下方法获取一个 Geohash 编码周围的 8 个编码

import geohash 

a = geohash.encode(pts[0][0], pts[0][1], precision=9)  
a 
# 'wx4gd6jh6'

geohash.bbox(a) 
# {'s': 40.00195026397705,
#  'w': 116.4730167388916,
#  'n': 40.00199317932129,
#  'e': 116.47305965423584}

geohash.neighbors(a) 
# ['wx4gd6jh3',
#  'wx4gd6jh7',
#  'wx4gd6jh4',
#  'wx4gd6jh1',
#  'wx4gd6jh5',
#  'wx4gd6jhd',
#  'wx4gd6jh9',
#  'wx4gd6jhe']

　　为了加快速度，需要事先将索引信息存储在一个字典里面，例如 key 值为 Geohash 编码，value 值是里面存在餐厅的点集信息，因此之后再需要相关遍历的时候，只需要遍历周边这 9 个 Geohash 块即可。 

　　此文章有说明：深入浅出空间索引2