Aunque muchos consideran a Clipper y Harbour ( https://harbour.github.io/ ) lenguajes “viejos”, la realidad es que siguen siendo el motor de numerosos sistemas de gestión.
✅ ¿El reto?
En un reciente proyecto el objetivo fue realizar la planificación de rutas de visita optimizadas a zonas geográficas.
✅ ¿La solución?
Utilizar Python en Google Colab ( https://colab.google/ ) para extraer centroides geográficos desde archivos .kml y construir archivos .dbf
🔧 Metodología
- En Google Colab utilizar librería fastxml ( https://pypi.org/project/fastkml/ ) para procesar archivos .kml y extraer los centroides de cada polígono.
- Utilizar la librería dbf ( https://pypi.org/project/dbf/ ) para generar automáticamente un archivo .dbf con las coordenadas geográficas de un centroide que representa un código postal.
- Finalmente desde Harbour, aplicar la distancia de Manhattan, para ordenar y agrupar los puntos según su cercanía al punto de origen.
📐 ¿Por qué hablar de centroides y distancias?
Un centroide es un punto matemáticamente calculado que representa el equilibrio espacial de un área.
Calcular la distancia Manhattan ( https://www.datacamp.com/es/tutorial/manhattan-distance ) determina la distancia entre dos puntos de una trayectoria en forma de cuadrícula.
📌 ¿El resultado?
Rutas eficientes, datos bien organizados, y todo dentro de un sistema "viejo".
✅ Si tu empresa aún trabaja con sistemas en Harbour o Clipper, no estás limitado.
💬 ¿Te interesa conectar tu sistema Harbour con tecnologías actuales ?
Escríbeme, será un gusto compartir ideas y ayudarte a lograrlo.
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